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基于聚类分析的大学生体质异常数据提取方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
聚类分析;异常数据提取;Relief算法;K-means聚类算法
中图分类号：
作者姓名：
朱春
作者机构：
芜湖职业技术学院体育教学部,安徽芜湖241003
文献出处：
引用格式：
[1]朱春-.基于聚类分析的大学生体质异常数据提取方法)[J].长春大学学报,2022(08):28-32
A类：
B类：
大学生体质,异常数据提取,开销,Relief,整数,数据特征,means,单条,汇集,集为,精准提取,聚类算法
AB值：
0.201356
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