传统的数据聚类统计方法仅适用于低维数据聚类问题，为此，本研究设计了基于模糊数据的高维稀疏数据聚类统计方法，以期提升高维稀疏数据的聚类统计效果。以模糊C均值聚类算法为基础，通过优化初始聚类中心解决局部最优问题，缩短聚类统计时间；然后引入权重机制，令该方法适用于高维稀疏数据聚类统计。基于此，以余弦距离替换原有的欧几里德距离，提高高维稀疏数据聚类统计效果。实验证明：在数据维度不同时，该方法均有较优的聚类统计效果。当数据维度较低时，分块比例为10%时聚类统计效果最优；当数据维度较高时，分块比例为40%时聚类统计效果最优。在不同稀疏度等级时，该方法的命中率和聚类统计效率均较高。