提出Concave-Cut图割框架，直接通过最大化聚类紧凑性实现高效聚类，时间复杂度为O(nk)且独立于聚类数c，适用于大规模样本和高聚类数场景。 本文聚焦于解决大规模数据集（样本量n）与高类别数量（c）场景下的聚类效率问题，即BL-scenario（Big n and Large c）。