谱聚类是目前最流行的聚类方法之一。然而，如何在有限的计算资源下平衡大规模谱聚类的效率和效果，长期以来一直没有得到妥善解决。本文提出了一种基于分而治之的大规模谱聚类方法，以实现效率和效果之间的良好平衡。在所提出的方法中，设计了一种基于分而治之的地标选择算法和一种新颖的近似相似性矩阵方法，以在较低的计算复杂度内构建稀疏相似性矩阵。然后通过二部图划分过程快速计算出聚类结果。该方法的计算复杂度低于大多数现有的大规模谱聚类方法。在十个大规模数据集上的实验结果表明了所提方法的高效性和有效性。所提方法的MATLAB代码及实验数据集可在以下网址获取：https://github.com/Li-Hongmin/MyPaperWithCode。