技術(shù)特征：

1.一種處理大規(guī)模矩陣數(shù)據(jù)的主成分分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：在內(nèi)存中生成一個n行、l列的隨機(jī)數(shù)矩陣Ω；

S2：選取原始數(shù)據(jù)矩陣A，并根據(jù)所述原始數(shù)據(jù)矩陣A計算矩陣G和H，并將矩陣G和H存儲于內(nèi)存中，其中，G＝AΩ，H＝A^TG，所述原始數(shù)據(jù)矩陣A為m×n矩陣；

S3：初始化變量j＝1，并初始化m×l矩陣Q和l×n矩陣B均為零矩陣；

S4：設(shè)定G_[j,j+b]和Ω_[j,j+b]分別為矩陣G和矩陣Ω的第j到j(luò)+b列，且當(dāng)j>1時，計算G_[j,j+b]-QBΩ_[j,j+b]，并將計算結(jié)果覆蓋G_[j,j+b]，其中，b為不超過l-j的非負(fù)整數(shù)；

S5：對矩陣G_[j,j+b]做簡化QR分解，得到m×(b+1)列正交矩陣Q_[j,j+b]和上三角方陣R，其中，Q_[j,j+b]存儲在矩陣Q的第j到j(luò)+b列；

S6：如果j>1，則計算矩陣Q_[j,j+b]-Q(Q^TQ_[j,j+b])的簡化QR分解，將得到的m×(b+1)列正交矩陣覆蓋Q_[j,j+b]，以得到上三角陣為并計算矩陣乘法并將計算結(jié)果覆蓋R；

S7：設(shè)H_[j,j+b]表示矩陣H的第j到j(luò)+b列，如果j＝1，計算否則計算得到結(jié)果為(b+1)×n的矩陣B_temp，并將B_temp存儲在矩陣B的第j到j(luò)+b行；

S8：將變量j+b+1的值賦值給變量j；

S9：如果j≤l，則返回執(zhí)行所述S4，否則執(zhí)行所述S10；

S10：對矩陣B做奇異值分解：B＝UΣV^T，其中，矩陣V的前k列為所述前k個主成分向量，Σ的前k個對角元為所述對應(yīng)的奇異值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的處理大規(guī)模矩陣數(shù)據(jù)的主成分分析方法，其特征在于，在所述S1中，所述參數(shù)l為至少比k大5的整數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的處理大規(guī)模矩陣數(shù)據(jù)的主成分分析方法，其特征在于，所述S1，進(jìn)一步包括：

S11：根據(jù)隨機(jī)數(shù)生成器軟件生成一個n×l隨機(jī)數(shù)矩陣Ω；

S12：初始化變量i＝0，變量P為小于10的非負(fù)整數(shù)；

S13：如果i＝P，則結(jié)束執(zhí)行，否則轉(zhuǎn)到所述S14繼續(xù)執(zhí)行；

S14：計算矩陣乘法AΩ，并對計算結(jié)果進(jìn)行簡化QR分解，將得到的m×l列正交陣賦值給矩陣G；

S15：計算矩陣乘法A^TG，并對計算結(jié)果進(jìn)行簡化QR分解，將得到的n×l列正交陣賦值給矩陣Ω；

S16：將i的值加1，并轉(zhuǎn)到所述S13繼續(xù)執(zhí)行。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的處理大規(guī)模矩陣數(shù)據(jù)的主成分分析方法，其特征在于，在所述S2中，根據(jù)所述原始數(shù)據(jù)矩陣A的不同產(chǎn)生方式或來源，通過遍歷一遍所述原始數(shù)據(jù)矩陣A中的元素來計算出矩陣G＝AΩ和H＝A^TG。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的處理大規(guī)模矩陣數(shù)據(jù)的主成分分析方法，其特征在于，所述S2，進(jìn)一步包括：

S21：在內(nèi)存中開辟二維數(shù)組空間存儲n×l的矩陣H，并將所述矩陣H的數(shù)據(jù)初始化為0；

S22：獲取原始數(shù)據(jù)矩陣A的預(yù)設(shè)行的數(shù)據(jù)并存于內(nèi)存中，并設(shè)定所述預(yù)設(shè)行形成s×n的矩陣A_i，計算矩陣乘運(yùn)算G_i＝A_iΩ，其中，所述G_i為矩陣G對應(yīng)的行；

S23：計算并將計算結(jié)果賦值給矩陣H；

S24：判斷是否獲取原始數(shù)據(jù)矩陣A的所有行，如果是，則停止執(zhí)行，否則返回執(zhí)行所述S22。