【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過機器學習方法從數(shù)據(jù)中提取有價值的知識。本文研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在解決大學生體質(zhì)指標優(yōu)化分析問題中的應用。利用APriori算法找出數(shù)據(jù)背后隱藏的關(guān)聯(lián),同時提出并實踐適用于大學生體能指標的相關(guān)性研究,發(fā)現(xiàn)了指標數(shù)據(jù)之間存在潛在的隱藏關(guān)系,同時通過改進的AP算法FP算法進一步驗證分析結(jié)果,為高校體育課改和青少年體育文化養(yǎng)成提供重要的意見。主要內(nèi)容與結(jié)果如下:(1)以學生體測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建立的數(shù)據(jù)模型,都能夠較準確的進行數(shù)據(jù)指標之間的分析。(2)基于學生體測數(shù)據(jù)模型經(jīng)過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法找出頻繁項集,使得模型的精度得到提升,進而提高數(shù)據(jù)分析的準確性。(3)體測數(shù)據(jù)經(jīng)過Apriori算法進行分析,利用算法找出頻繁項集,進而找出指標之間的關(guān)聯(lián)度,能夠較準確的分析指標之間的聯(lián)系。(4)經(jīng)過算法、實際情況、相關(guān)學者的的綜合分析,可以得出大學生的柔韌性、肺活量、耐力與體能的各指標影響著眾多學生的體能測試指標,相關(guān)的關(guān)聯(lián)系數(shù)大于最小支持度0.2和最小置信度0.7,這對學生的身體體能指標影響更大,甚至決定學生體測最后結(jié)果。
【學位授予單位】：吉林農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：G804.49;TP311.13
【圖文】：

技術(shù)路線

2.1 Apriori 算法Apriori 算法是一種借助于頻繁項集挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法。此外，該算法已廣泛應用于商業(yè)和網(wǎng)絡(luò)安全等各個領(lǐng)域。該算法的基本思想是：首先找出頻繁出現(xiàn)的所有頻率集，至少與預定義的最小支持頻率一樣頻繁。然后從頻率集生成強關(guān)聯(lián)規(guī)則，其必須滿足最小支持和最小置信度。然后使用頻率集生成所需規(guī)則，生成僅包含集合項的所有規(guī)則。每條規(guī)則的右側(cè)只有一個項目，此處使用中間規(guī)則的定義。生成這些規(guī)則后，只會留下大于用戶給出的最小置信度的那些規(guī)則。為了生成所有頻繁項集，使用了遞歸的方法。Apriori 算法現(xiàn)在廣泛用于大學學生管理中[19]。隨著高校貧困學生人數(shù)的不斷增加，為學校管理部門提供資金的難度也在增加。針對高校的這一現(xiàn)象，相關(guān)學者提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘算法找出價值信息的解決方案。將關(guān)聯(lián)規(guī)則的 Apriori 算法應用于扶貧系統(tǒng)，改善了經(jīng)典 Apriori 挖掘算法的不足。首先將事務(wù)數(shù)據(jù)庫映射到布爾矩陣，并使用逐層增量構(gòu)思動態(tài)分配內(nèi)存以進行存儲。然后使用向量找到 AND 并找到頻繁項集。實驗結(jié)果表明，改進的 Apriori 算法大大提高了運行效率，挖掘規(guī)則也可以有效地幫助學校管理部門開展有針對性的貧困工作[20]。

學碩士學位論文 第二章關(guān)鍵技項集，支持度大于最小支持閾值的項集。我們可以使用枚舉方法枚舉所有可能然后計算每個項集的支持。具有項目的數(shù)據(jù)集可以產(chǎn)生一組項目，并且滿足支組項目可以很小。顯然，當數(shù)據(jù)集很大時，枚舉不是一種有效的方法。從下圖有 4 項數(shù)據(jù)集，共 15 項。

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本文編號：2785875