لقد لاقت التجميع الطيفي اهتمامًا كبيرًا بفضل قدرته على فصل المانيفولدات غير المحدبة وغير المتداخلة، لكن تعقيد حسابه العالي قد حدّ من تطبيقاته بشكل كبير. متحفّظين على إطار التجميع المتزامن للوثائق والمعاني الذي طرّحه دهيلون (2001)، نقترح منهجية مُ-scalable للتجميع الطيفي تعتمد على نقاط مرجعية (landmarks)، حيث نبدأ بتكوين رسم بياني ثنائي (bipartite graph) باستخدام مجموعة النقاط المرجعية المختارة والبيانات المعطاة، ثم نطبّق عملية انتشار (diffusion process) على هذا الرسم البياني للحصول على مجموعة من الإحداثيات الانتشارية (diffusion coordinates) المستخدمة في التجميع. ونُظهر أن الخوارزمية المقترحة يمكن تنفيذها من خلال عمليات فعّالة جدًا على مصفوفة الترابط (affinity matrix) بين البيانات المعطاة والنقاط المرجعية المختارة، مما يجعلها قادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات. وأخيرًا، نُظهر الأداء الممتاز لطرائقنا من خلال المقارنة مع أحدث الخوارزميات القابلة للتوسع على عدة مجموعات بيانات معيارية.