本发明涉及机器学习技术领域，为克服上述现有技术所述的不能确定簇的质心、计算成本大、在聚类过程中出现过分割的缺陷，提出一种基于密度子图估计的快速聚类方法、计算机设备及存储介质，其中，基于密度子图估计的快速聚类方法包括以下步骤：获取样本，对样本进行预处理后组成数据集；对数据集中各个样本进行密度值估计，构建密度子图集合；从密度子图集合中找出每个密度子图的密度最高点作为该密度子图的代表点，把代表点对应的样本组成候选集；计算候选集中每个样本的重要值；将候选集根据重要值进行降序排序，选择前K个样本作为K个簇的质心；对候选集中非质心的样本进行归类，输出得到聚类结果。