本发明公开了一种大数据图像分类方法，包括如下步骤：１）收集图像样本作为训练集；２）寻找大数据图像分类最优的投影矩阵；３）对无标注数据进行投影；４）对投影后的样本采用最小距离分类器分类。利用本发明提出的方法能够有效利用样本分布的局部几何信息，并提取分类的鉴别信息，减少大数据图像分类对人工标注样本的依赖，有效减少训练过程中的存储成本，其分类准确度高于有代表性的基于线性判别分析的图像分类方法。