本发明涉及一种大规模向量场数据处理方法,包括如下步骤:从外部存储设备中将向量场数据逐一读取至内存;利用流式K-means算法对内存中的向量场数据进行处理并得到若干个聚类中心;构建聚类中心的邻居关系;根据聚类中心的邻居关系对聚类中心进行层次聚类。上述大规模向量场数据处理方法,从外部存储设备中将向量场数据逐一读取至内存,避免了将所有的向量场数据一次性全部载入内存,而利用流式K-means算法对内存中的向量场数据进行处理以及根据聚类中心的邻居关系对聚类中心进行层次聚类也极大地降低了聚类的时间复杂度,因此上述大规模向量场数据处理方法对计算机的性能、内存要求均比较低,并且能够较快地处理大规模向量场数据。