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为解决谱聚类算法应用于图像分割时,相似矩阵内存占用较大甚至满溢以及后续计算量大的问题,利用Nystrom方法随机获取一部分样本点,根据样本点和样本点、样本点和非样本点2种相似关系近似表征所有像素点的相似性,得到原图像的近似相似矩阵。在构建上述所需2种相似关系的相似矩阵时,距离度量采用余弦函数。结果表明,采用近邻传播聚类算法代替k-means算法对得到的低维向量子空间聚类,克服了聚类过程对初始值的敏感性,得到的分割结果较稳定,4幅真实图片也验证了研究算法的优越性。改进的谱聚类算法为图像分割的稳定性研究