Проблемы производительности, кластеризация с использованием матрицы сродства, собственные значения

Я пытаюсь использовать спектральную кластеризацию изображения. Сначала я вычисляю матрицу аффинности, а затем пытаюсь получить собственные векторы. Однако в матрице 7056x7056 вызов функции eig () занимает слишком много времени. Есть предложения, как это улучшить? Может, мне стоит использовать другую форму аффинити?

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Img = plt.imread("twoObj.bmp")
Img2 = Img.flatten()
(n,) = Img2.shape
A = np.subtract.outer(Img2, Img2)
V,D = np.linalg.eig(A)