一种新的聚类分析方法——复相关系数聚类分析法

本文提出了一种新的聚类分析方法——复相关系数聚类法。本方法采用指标间的复相关系数作为聚类过程中新类指标与旧类指标间的相互系数,克服了以往各种聚类分析法中在求新类指标与旧类指标间的相互关系数时所作的人为规定的不足,反映了聚类过程的本质关系。     

一种基于蚁群聚类的图像分割方法

目前聚类技术已成为图像处理,计算机视觉,模式识别等研究邻域的重要方法。本文在群体智能理论和聚类算法的基础上,提出了一种基于蚁群聚类算法的图像分割方法。实验表明,该方法能够较好的分割图像,具有较好的聚类效果。     

第12届欧洲杯足球赛参赛各队技战术运用能力的综合评价

对第12届世界杯足球赛16支球队31场比赛的9项攻防指标进行Q聚类统计,并对各聚类指标的差异性进行方差分析和多重比较,运用等级相关法对聚类结果进行检验,表明应用Q型聚类对球队的各项指标进行量化评价具有较高的可靠性,结果客观反映了各队技战术综合实力.揭示了欧洲足球运动的发展趋势,并探索一种较合理有效的量化评价球队技战术能力的方法.     

应用Q型聚类对田径达标成绩进行综合评价的研究

本文引进Fisher聚类法对学生的田径达标成绩进行了综合评价分析，并对Q型聚类的运用方法进行了探讨。     

Kohonen神经网络在体育运动聚类分析中的应用

在体育运动聚类分析中，引入Kohonen自组织神经网络，采用迭代优化目标函数的算法，进行聚类分析，避免了很多主观因素，为迅速客观地得到聚类结果，提供了一种快捷新颖的聚类方法。为便于方法的掌握，以第17届世界杯足球赛决赛的32支球队为聚类对象，详细介绍Kohonen神经网络的设计、学习训练、程序设计和聚类结果。     

基于网格聚类中边界点的处理

基于网络聚类中,效率与精度是一对矛盾.聚类的边界代表了一种潜在的模式,对数据挖掘有着重要的意义.文中介绍了边界点处理相关工作的基础上,提出一种应用密度的思想对边界点扩展的处理技术,可在一定程度上提高基于网格聚类的精度.     

2010年世界男子篮球锦标赛前16名球队攻防能力的综合分析

对2010年世界男子篮球锦标赛前16名球队的13项技术指标进行统计,并运用Q型聚类、等级相关分析法和单因素方差分析等统计学方法对所得数据进行分析和检验。结果表明：运用Q型聚类对篮球比赛的技战术指标进行量化评价具有较高的可靠性,能够客观的反映各队的技战术能力;聚类过程中影响聚类结果的技术指标主要集中在二分命中率、三分命中率、防守篮板、犯规、盖帽和得分6项指标上：本文在揭示2010年世界男子篮球锦标赛前16名球队技战术发展趋势的同时,探索出一种较合理有效的量化评价球队技战术质量的方法。     

一种基于遗传优化的k均值聚类算法研究

在k均值聚类算法设计过程中引入遗传算法,提出一种改进的k均值聚类遗传算法。在新的算法设计中对适度函数重新构造,同时在遗传算法的变异操作中引入新的变异算子,该变异操作主要利用对种群个体长度的不断改变来实现聚类数的自动增减,即使k值不断向最佳聚类值靠近。     

2009年亚洲男子篮球锦标赛各球队攻防能力的聚类分析

通过对2009年亚洲男子篮球锦标赛12支队62场比赛的9项主要攻防指标进行聚类,并对各聚类指标的差异性进行方差分析,对12支球队攻防情况进行综合评价,分析亚洲篮球的发展趋势,并探索一种较合理有效的量化评价球队攻防质量的方法。     

一种新的聚类方法的提出以及它与其它常用聚类分析方法的模拟对比

本文结合图论的思想,设计出一种方法简单,计算量小的新聚类方法,这种新方法根据其特点被称为作图法。它可以直观地进行聚类,在R型聚类时,又可直观地选择出典型指标。经计算机模拟对比,发现它和一次形成法、取大法、取小法、加权平均法中的取大法较为相近。     

第11届全运会男子篮球比赛进攻指标的聚类分析

通过对第11届全运会男子篮球前8名球队46场比赛的6项主要进攻指标的聚类,并对各聚类指标的差异性进行方差分析,对8支球队进攻情况进行综合评价,分析全运会男子篮球的进攻发展趋势,并探索一种较合理有效的量化评价球队进攻质量的方法。     

2009～2010赛季CBA各队技战术能力的综合评价

对2009-2010赛季CBA各支球队的13项技术指标进行统计,并运用Q型聚类、等级相关分析、单因素方差分析等统计学方法对所得数据进行了分析和检验.结果表明:运用Q型聚类对篮球比赛的技战术指标进行量化评价具有较高的可靠性,能够客观反映各队的技战术能力.在揭示CBA各队技战术发展趋势的同时,探索出一种较合理有效的量化评价球队技战术质量的方法.     

基于进化神经网络的无监督的指标重要度判定方法在体育计量中的应用

体育计量中无监督的指标重要度判定是一项基础性难题。针对传统方法受主观因素和随机模糊性影响等问题,提出一种基于进化神经网络的无监督的指标重要度判定方法。首先对样本数据集利用DB准则和模糊C均值聚类算法确定其最佳聚类数及聚类结果,将其作为神经网络的训练集;为了提高神经网络性能和获得理想的连接权值,利用遗传算法优化神经网络连接权;最后从训练好的神经网络中提取权值并转换为指标体系相对重要度信息。实验结果表明,该方法能准确反映体育计量中指标的相对重要度大小,同时具有很强的操作性。     

对南非世界杯足球赛各队技战术能力的综合分析

通过查阅文献,选取了反映足球队实力的10项指标,对第19届世界杯足球赛32支球队64场比赛的10项攻防指标进行聚类统计,并对各聚类指标的差异性进行方差分析和多重比较,运用等级相关法对聚类结果进行检验,表明应用快速聚类对球队的各项指标进行量化评价具有较高的可靠性,结果客观反映了各队技战术综合实力,揭示了当今世界足球的格局和发展趋势。     

浅探田径达标成绩的综合评价

采用Ｆｉｓｈｅｒ聚类法对学生的田径达标成绩进行了综合评价分析,并对Ｑ型取类的运用方法进行了探讨。     

基于模糊C 均值聚类的体育教学分组

运用模糊C均值聚类等研究方法,对体育教学分组方法进行分析,提出基于模糊C均值聚类的教学分组方法。结论认为:该方法通过采用模糊划分,考虑了教学分组中的模糊现象;通过提取学生的身体素质指标,即50m跑、1000m跑、立定跳远、引体向上和铅球作为聚类的特征量,从而实现了按照学生身体素质的相似程度来进行合理的教学分组,以适应因材施教的教学要求。并且运用Matlab6.5编制出教学分组的计算机程序,该程序具有语言简单、运行速度快的特点。     

应用Q型聚类对CBA甲A各队技战术能力的综合评价

对 97 98赛季CBA甲A联赛 12支球队 132场比赛的投篮命中率、篮板球、盖帽、助攻、抢断、失误、得分、失分等 8项攻防指标进行聚类统计 ,并对各聚类指标的差异性进行方差分析和多重比较 ,运用等级相关法对聚类结果进行检验 ,结果客观反应了各队技战术综合实力 ,表明应用Q型聚类对球队的各项指标进行量化评价具有较高的可靠性。     

体育科研常见统计误用（五）——分析样品或变量隶属组别时的问题

1根据多个变量进行样品聚类时,硬性对聚成的类排优劣1.1现象例如,将24名学生按5项身体素质用系统聚类法作样品聚类,根据聚类结果将学生分为两类:素质较好类、素质普通类。但从聚成的两类学生的具体素质情况来看,虽然较好类的身体素质平均水平比普通类好,但普通类中也有若干学生素质比多个较好类中学生好的,而更多的情况为有的指标这个学生好、有的指标那个学生好。所以将这两类学生笼统地定义为“素质较好类”和“素质普通类”并不合适。1.2分析样品聚类得到的类不是自然的类,而是人为分的类样品聚类的目的就是要把性质或特征相近的对象归并…     

对我国学生体质状况的灰色关联聚类分析

以灰色系统理论中的关联分析方法为基础,建立了基于关联度的聚类分析方法,对1995年全国汉族7～22岁男性学生的体质进行了聚类评价。结果表明:我国大学阶段各年龄组学生群体体质处于最优这一层次;高中阶段各年龄组学生群体体质处于最差层次;初中阶段各年龄组学生群体体质处于中等层次;小学阶段的各年龄组学生群体体质分属于优、中、劣之间。同时显示出,基于灰色关联度聚类的方法计算简捷,结果直观清晰,从而为群体体质的综合评价提供了一种新的量化方法。     

2010年世界男子锦标赛前16名球队进攻能力的综合评价

对代表2010年世界男子篮球锦标赛前16名球队进攻能力的6项技术指标进行统计与评价,运用Q型聚类、等级相关分析法、单因紊方差分析和多重比较等统计学方法片所得数据进行分析和检验.结果表明:运用Q型聚类等方法对2010年世界男子篮球锦标赛前16名球队进攻能力指标进行童化评价具有较高的可靠性,能够客观反映各队的进攻能力;聚类...