為解決當前臨床上缺乏對高血壓疾病亞型及并發癥發病模式分析的技術體系問題，本文提出了一種集成主元分析（PCA）、K-means 聚類、Apriori 頻繁項挖掘等理論，對高血壓患者群體差異因素下的并發癥模式分析方法。首先，針對患者指標的多樣性所帶來的冗余干擾問題，利用 PCA 理論對指標數據進行降維及去冗余處理；其次，在獲取指標數據主元成分的基礎上，利用 K-means 算法實現患者的群體分析；最后，基于不同患者群體的并發癥數據，利用 Apriori 算法實現并發癥頻繁模式分析。本文同時采用實際案例驗證上述方法的有效性，以期為當前醫療大數據的分析與應用提供有效的解決思路與方案。