阿尔茨海默病一种最常见的痴呆病，估计目前国内患有该病的人数达到900万。但是目前治疗该病并没有有效的药物，仅仅是缓解病情的发展，因此识别与阿尔茨海默病相关的候选基因是一项重要任务。通过设计算法，分析基因表达数据，识别出与疾病相关的候选基因，研究阿尔茨海默病的发病机制，从而达到治疗阿尔茨海默病。聚类是计算分析的一种常用方法。本文的总体思想是通过模糊聚类方法把基因数据分成一些大类，然后利用顶点着色原理把每个大类进行再次分类，最后分析分类结果，识别出与阿尔茨海默病相关的候选基因。在本文中，首先判断了基因表达数据是具有聚类趋势，再者根据模糊聚类中目标函数和有效性指标函数，从而确定了模糊指数和聚类数目的取值，最后利用顶点着色算法细分每个大类，得到分类结果和孤立基因。利用以上方法，本文识别出了45个孤立基因可能与阿尔茨海默病有关，其中3个基因（SST、MOBP和NTRK2）已经报道了与阿尔茨海默病有关，另外3个基因（KIF18A、PLEC和VIM）与细胞骨架有关，3个基因（HLA-DQB1、HLA-DRA和SPN）与免疫应答有关以及IL17RB与炎症有关。最后给出了一些基因与阿尔茨海默病的关系图。