基于Hadoop的中医症状群分类应用

石艳敏; 张守宾; 朱习军

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基于Hadoop的中医症状群分类应用

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传统单一的KNN算法来挖掘中医病案症状-证型规律,存在占用内存空间大、建模时间长、复杂度高、大数据量无法处理等问题.提出基于Hadoop平台的并行化计算中医症状群分类方法.在Hadoop分布式计算平台中,利用MapReduce计算框架,并行化实现KNN分类算法.实验结果表明,基于Hadoop的中医症状群预测分类效率更高,能更有效地指导临床实践.

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来源
《计算机应用与软件》 |2018年第7期|325-328|共4页
作者
石艳敏; 张守宾; 朱习军;
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作者单位

青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061;

青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061;

青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
Hadoop平台; MapReduce; KNN分类算法; 哮喘病症状;

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