本发明公开了一种基于特征组的中医主症选择方法，包含以下步骤：1、对原始特征集进行筛选；2、利用特征聚类算法对筛选后的特征集进行聚类，得到相应的特征组；3、向每一个特征组引入一个隐变量，得到相应的隐类模型，计算隐变量与标签之间的相关性；4、根据隐变量与标签之间的相关性从大到小对特征组进行排序；步骤5、将排序后的特征组依次加入被选特征子集，建立含有隐变量的贝叶斯网络；6，计算贝叶斯网络的分类准确率，进而得到加入的特征组个数与分类准确率的曲线，通过判断曲线的收敛或者最高准确率得到相应的最优特征子集。本发明以特征组为选择目标，由多个特征所组成的特征组具有对原始数据更好的表示能力。