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针对大多数现有谱聚类算法处理大规模数据集时面临聚类精度低、大规模相似度矩阵存储开销大的问题,提出一种结合度量融合和地标表示的自编码谱聚类算法。引入相对质量概念进行节点评估,选取最具代表性的点作为地标点,通过稀疏表示近似获得图相似度矩阵,以降低存储开销。同时考虑到近邻样本的几何分布和拓扑分布的信息,融合欧氏距离与Kendall Tau距离来度量地标点与其他样本之间的相似度,提高聚类精度;以栈式自编码器取代拉普拉斯矩阵特征分解,将所获得的相似度矩阵作为自编码器的输入,通过联合学习嵌入表示和聚类来进一步提