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基于聚类分析的大学生体质异常数据提取方法
作者姓名:
朱春
作者单位:
芜湖职业技术学院体育教学部
摘 要:
针对大学生体质异常数据提取内存开销大、覆盖率低等问题,提出基于聚类分析的大学生体质异常数据提取方法。通过Relief算法调整数据特征距离,筛选出异常数据的相关特征,采用K-means算法聚类分析异常数据,将单条信息汇集为一类信息,改进K-means算法的K值选取,实现大学生异常数据精准提取。经验证,该方法具有较高的覆盖率,拥有较小的内存开销与时间开销,能够有效降低异常数据提取过程中内存与时间消耗。
关 键 词:
聚类分析
异常数据提取
Relief算法
K-means聚类算法
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