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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。