摘要：针对基于内容的图像检索问题，提出了一种基于局部图扩散的大规模聚类算法。所提算法不需要通过迭代便可得到聚类中心，同时主要计算操作可以并行处理，因此可以对大规模数据进行聚类。此外，与其他聚类方法（如k-均值和光谱聚类）相比，此聚类方法不需要预先确定聚类数目，时间复杂度也与聚类数目无关。在公开图像检索数据集上对所提算法进行了测试，实验结果表明其性能优于其他聚类算法。