目的通过对现有原发性高血压人群进行K-means聚类分析,将原发性高血压人群分成新的亚组,比较不同亚组中患者的疾病特征,更精准的对原发性高血压患者进行诊断及分类。方法回顾性纳入2016年1月至2017年12月期间在中国医学科学院阜外医院高血压病房就诊的原发性高血压患者共892例,对以上人群使用K-means算法进行无监督的聚类分析,聚类基于9个与高血压患者心血管风险相关的变量,包括发病年龄、体重指数、初诊收缩压、空腹血糖、血清总胆固醇、血清总甘油三脂、血清高密度脂蛋白胆固醇、血清肌酐、血同型半胱氨酸。结果共892例原发性高血压患者被划分为3个亚组,分别被命名为聚类1、聚类2、聚类3,其中聚类1为303例(33.97%),聚类2为241例(27.02%),聚类3为348例(39.01%)。对亚组间的变量进行了单因素方差分析及多个独立样本的秩和检验,3个亚组之间变量均具有显著差异(其中SBP P<0.05,其余变量P<0.001)。各个亚组的特点如下,聚类1:发病年龄最大,初诊SBP最高,BMI处于中等水平,FPG、TC最高,HDL-C最高,HCY、SCR最低,定义为超重、中风险型原发性高血压;聚类2:发病年龄最小,BMI、TC、TG、FPG最低,HDL-C处于中等且与最高值接近,定义为正常体型青年低风险型原发性高血压;聚类3:发病年龄偏小,BMI、SCR、TG、HCY均为最高,TC及FPG虽不是最高但与最高值较为接近,HDL-C最低,定义为肥胖、高风险型原发性高血压。结论我们利用K-means聚类分析将原发性高血压人群划分为特征具有显著差异的亚组,新的亚组分类可能对患者心血管不良事件的发生风险有一定的提示作用,对该疾病的个体化治疗及其潜在发病机制的探索有积极意义。