通过对基于K-means聚类的缺失值填充算法的改进，文中提出了基于距离最大化和缺失数据聚类的填充算法。首先，针对原填充算法需要提前输入聚类个数这一缺点，设计了改进的K-means聚类算法：使用数据间的最大距离确定聚类中心，自动产生聚类个数，提高聚类效果；其次，对聚类的距离函数进行改进，采用部分距离度量方式，改进后的算法可以对含有缺失值的记录进行聚类，简化原填充算法步骤。通过对STUDENT ALCOHOL CONSUMPTION数据集的实验，结果证明了该算法能够在提高效率的同时，有效地填充缺失数据。