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改进的SPRINT算法及其在体质数据分析中的应用

原文链接：万方

• 作者：

  丁亚芝,郑志高,马嵘

• 摘要：

  为了能够利用常规测试数据快速准确地确定人体体质状况,引入了纯区间的概念,并提出了一种趋势选择方法,在此基础上提出基于趋势选择的SPRINT算法(TESTSPRINT).利用该算法可以根据身高、体重、握力等基本测试数据快速建立人体体质状况决策树,为快速确定人体体质健康状况提供依据.实验和理论分析结果均表明,提出的TESTSPRINT算法可以有效为分析人体体质健康状况提供决策依据,具有较高的准确性,并且时间和空间开销较原SPRINT算法小.

• 关键词：

  SPRINT算法 基尼系数 体质数据 数据挖掘

• 作者单位：

  新疆师范大学运动人体科学重点实验室,新疆乌鲁木齐830054;新疆师范大学体育学院,新疆乌鲁木齐830054%北京大学软件与微电子学院,北京,100260%新疆师范大学运动人体科学重点实验室,新疆乌鲁木齐,830054

• 基金项目：

  教育部人文社会科学研究项目(11XJJC840001)

• 来源期刊：

  体育科学

• 年，卷(期)：

  201434006