Статья посвящена проблеме оценки близости многомерных объектов, признаки которых измеряются в разных шкалах, а обрабатываемые данные име ют большую размерность и, в силу различных причин, содержат пропуски. Предложен способ оценки близости таких объектов, позволяющий строить алгоритмы кластеризации, классификации и ассоциации, основанные на ней, с использованием классических методов.
