数据挖掘技术在篮球技术动作中的应用研究.pdfVIP

摘 要 随着计算机技术的快速发展，信息革命正迅速地改变我们的生活。篮球比赛技 术动作的数据也出现了迅速的增长，而在这些大量的数据集中，只有很少的一部 分是我们所关心和需要的。为及时掌控比赛，实施有效管理，用先进的计算机技 术进行技术动作分析已势在必行。另一方面，数据形式一般是非结构化的，而不 是以传统数据库中的结构化数据形式出现，这使得基于数据库的挖掘技术并不适 用。因此，在这样的数据源中进行挖掘，提取篮球比赛技术动作中感兴趣的、潜 在的有用模式和隐藏的信息，是数据挖掘技术一个新的应用课题。 本文是在经过多次查询和有哪些信誉好的足球投注网站，只找到少许关于篮球技术动作的文献和参考资 料(是一些体育人士写的文字性的描述性文献) 的情况下，通过钻研和摸索，研究数 据挖掘技术在篮球技术动作中的应用。 论文对篮球技术动作数据进行预处理，并用数据挖掘技术对篮球技术动进行分 类，进一步挖掘技术动作之间的关联性。主要研究工作如下： 研究了数据挖掘的一些常用技术，如预处理技术、分类技术、聚类技术和关 联规则挖掘等技术，重点分析了 ID3 决策树分类算法，以及 Apriori 关联规则挖掘 算法。 详细论述了在实验数据缺乏的情况下,通过观看电视,完整录下比赛场景,人工 获取数据,并进行预处理。充分研究了 ID3 及 J4.8 决策树对技术动作的分类的方法 和过程，Apriori 关联规则的挖掘的方法和过程。根据算法进行实验验证，并对实 验的结果进行分析和解释，进一步结合现实(篮球比赛)给篮球运动提供部分理论依 据和实践指导。 论文还研究了在篮球技术动作数据规模较小和较大的情况下，采用以上方法 进行的 J4.8 决策树分类和 Apriori 关联规则的挖掘，对球队有一定的指导意义。 关键词：篮球技术动作 ，数据挖掘，预处理，分类，关联规则 ABSTRACT With the rapid development of the computer technology, our lifes is changing rapidly by the revolution of information. The data in basketball matchs is increasing too, but in the large amount of these data collections, there is a little really concern us. To control match in time and manage it efficiently, to analyse basketball technology actions in time is urgent for us. On the other hand, data is always unstructured, they are not appeared as traditional structured data, it makes data mining ways based on database are not suitable for them. Therefor, mining and obtaining the interesting hiding information on basketball technology actions in these data resources is a new topic in data mining. This paper discusses the appication of data mining for basketball technology actions in the case of only a few paper and reference about data mining on basketball technology actions (a few words and described references wr