传统的计算模式难以对古代疫病数据进行高效的计算。文章基于因子分析结合Spark集群,研究古代疫病数据的潜在规律。收集《兰室秘藏》《简明医彀》《古今医鉴》等古书中关于疫病的处方、病因、影响因素,将数据进行归一化、标准化,采用基于Spark的因子分析法,提高运算的效率和准确率,探究用药、某种因素对古代疫病的影响,以及各种潜在规律。应用基于Spark的因子分析对古代疫病数据规律的找寻,符合应用实际,能够为临床提供客观的指导,实验结果表明,基于Spark的因子分析法针对大样本古代疫病数据具有更高的处理效率。 -第13期2018年7月No.13July，2018数几个相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是因子分析法对-数控滚圆机滚弧机折弯机电动液压滚圆机滚弧机折弯机：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构—公共因子。图1Spark结构但是在矩阵求解的过程中，本文由公司网站全自动滚圆机网站采集转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji168.com/大部分运算都是建立在过长的时耗上，不能进行的运算，但是如果降低求解时的迭代次数，结果会发生偏移。所以引入Spark分布式计算架构，根据MapReduce的思想，将矩阵进行分解计算，从而提高运算的效率[5]。2基于Spark的因子分析法古代疫病数据中含有大量的疫病相关因素，针对其影响因素较多的特点，本文采用因子分析法进行属性的划分，通过计算给出每种因素的权重，或是形成新的属性定义，找到疫病相关的新的因素，能够对疫病的兴衰提供诠释。2.1数据采集，数据预处理收集《兰室秘藏》《简明医彀》《古今医鉴》《丹溪心法》等古代医书籍中提取和疫病有关的部分，将其分组归类，对描述的方式进行归一化、标准化，最终的数据库中包含的年代、病名、地域、季节、环境、病因、病例数、年龄、体质、性别、症状、证型、病机、治法、方剂、剂型、组成及剂量、用法、其他疗法、疗效。所有的字段都以古代疫病为基础，从医书中找出相关影响因素（见表1）[6]。2.2Spark结合因子分析Spark中的MapReduce将计算分解为map和Reduce两个操作，我们引用mapreduce的计算思想将相关系数矩阵使用QR进行分解，将每一块提交到一个worknode中，各个worknode相互独立并同时进行运算，再经过Reduce将矩阵的求解结果取出进行胶合。即将大矩阵划分为小矩阵，在不减少迭代次数的情况下短时间对其进行求解，提高运算?因子分析法对-数控滚圆机滚弧机折弯机电动液压滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站全自动滚圆机网站采集转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji168.com/