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采用视觉词袋模型表示图像,以快速检测空间上部分重合图像对的最小哈希算法为基础,提出一种对局部重合图像聚类即数据挖掘的方法,能够找到类种子的概率随着类别中图像数目的增长显著增加.对聚类的结果进行空间上的验证,并在大小分别为104、105以及5×106的图像数据集上对该算法的效果进行测试.算法的速度依赖于数据集中图像的数目和数据集中类别的数目,类种子生成的时间复杂度线性相关于数据集大小.