GRC(Graph-based Relaxed Clustering)是一種具有便捷性和自適應(yīng)性的譜聚類算法,但對于大數(shù)據(jù)集,繁 重的時(shí)間開銷限制了其實(shí)用性.針對此不足,該文通過對GRC聚類指示向量進(jìn)行約束并融合中心約束型最小包含球 (Center-Constrained Minimal Enclosing Ball,CCMEB)理論提出了大數(shù)據(jù)集快速譜聚類算法CCMEB-CGRC.該算法繼承GRC 的便捷性和自適應(yīng)性的同時(shí)又具有漸近線性時(shí)間復(fù)雜度的優(yōu)點(diǎn),從而較好地解決了大數(shù)據(jù)集快速有效譜聚類的問題. 仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性和快速性.