Кластеризация без учета всех попарных расстояний ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть набор бинаризованных изображений, содержащих формы, каждое изображение соответствует одному из N макетов. Есть несколько выбросов, которые не соответствуют макету и содержат случайный текст и изображения.
Расстояние между двумя изображениями можно рассчитать как количество пересекающихся черных пикселей. Высокое перекрытие означает, что изображения с большей вероятностью будут отображать одну и ту же форму.
Существуют ли какие-либо алгоритмы, которые могут кластеризовать изображения без вычисления всех парных расстояний, т. е. итеративно или онлайн? Я хотел бы сгруппировать изображения по формам, используемым в каждом изображении. Выбросы должны обнаруживаться и не попадать в какой-либо кластер.
В идеале — на Python, с использованием scipy.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/798 ... -distances