本发明公开了健康数据处理技术领域的一种医疗健康大数据的分类方法，该方法的具体步骤如下：S1：分类数据预处理；S2：数据的近邻分类；S3：特征选择：按照特征词的权重的大小排序，选择具有较大的权重词作为该数据的特征词，降低文本表示向量的维度；S4：文档数据库建立：根据数据索引和动态查询的需求，并以单个文档数据的形式建立存储数据库，本发明结合医疗健康资讯类数据的特点，运行改进型的特征提取算法，更合理的计算医疗健康资讯的特征词权重，从而使特征选择更加准确，同时根据医疗健康资讯的动态变化特点，引入增量学习的方法到特征提取过程中，解决了训练文本集动态变化，提高训练分类的准确性。