针对现有的Sync算法具有较高时间复杂度，在处理大样本数据集时有相当的局限性，提出了一种快速大样本同步聚类算法（FastClusteringbySynchronizationonLargeSample，FCSLS）。首先将基于核密度估计（KDE）的抽样方法对大样本数据进行抽样压缩，再在压缩集上进行同步聚类，通过Davies-Bouldin指标自动寻优到最佳聚类数，最后，对剩下的大规模数据进行聚类，得到最终聚类结果。通过在人造数据集以及UCI真实数据集上的实验，FCSLS可以在大规模数据集上得到任意形状、密度、大小的聚类且不需要预设聚类数。同时与基于压缩集密度估计和中心约束最小包含球