運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分類分析

廖志錦

摘 要： 針對(duì)傳統(tǒng)的分類方法在對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時(shí)，存在分類誤差大、效率低的問題，提出基于決策樹尋優(yōu)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分類算法。采用有向圖模型構(gòu)建運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分布式結(jié)構(gòu)模型，對(duì)采集的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性時(shí)間序列特征重構(gòu)，在重構(gòu)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)高維特征空間中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性映射，提取反映運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)類別的屬性特征，通過決策樹尋優(yōu)方法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)分類。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分類，其準(zhǔn)確性較好、誤分率較低，從而有效挖掘運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)信息，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)特征監(jiān)測(cè)。

關(guān)鍵詞： 運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)； 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)； 分類算法； 數(shù)據(jù)挖掘； 特征提取

中圖分類號(hào)： TN911?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）24?0053?03

Abstract： In allusion to the problem that big error and low efficiency exist in the traditional classification method of optimal association data classification for motion data， the optimal association data classification algorithm based on decision tree optimization is proposed for motion data. The directed graph model is adopted to construct the optimal association data distributed structure model for motion data. The nonlinear time series feature is reconstructed for the collected motion data. Association mapping of motion data is performed in the reconstructed high?dimensional feature space of motion data to extract the attribute features reflecting motion data categories. The decision tree optimization method is adopted to realize adaptive motion data classification. The simulation results show that the method has good accuracy and low error in optimal association data classification for motion data， and can perform effective association information mining for motion data to realize motion feature monitoring.

Keywords： motion data； association data； classification algorithm； data mining； feature extraction

隨著大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)的發(fā)展，采用大數(shù)據(jù)信息處理方法進(jìn)行體育運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的信息處理和加工，分析運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性屬性特征，提取運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中能反映人體運(yùn)動(dòng)信息的關(guān)鍵特征參量，實(shí)現(xiàn)人體運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)特征監(jiān)測(cè)和模式識(shí)別，指導(dǎo)體育運(yùn)動(dòng)實(shí)踐。對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的最優(yōu)關(guān)聯(lián)分類是實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征挖掘和信息提取的關(guān)鍵，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和管理，從而掌握運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)水平。數(shù)據(jù)分類又是數(shù)據(jù)聚類，其原理是挖掘反應(yīng)數(shù)據(jù)屬性類別的信息特征量，根據(jù)提取的特征量為信息導(dǎo)引值，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分類識(shí)別。傳統(tǒng)方法對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分類方法主要采用模糊C均值聚類、K均值聚類、近鄰點(diǎn)網(wǎng)格分類等[1?2]，上述方法在對(duì)大規(guī)模運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類中存在計(jì)算開銷過大，分類的準(zhǔn)確性不好等問題。對(duì)此，本文提出基于決策樹尋優(yōu)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分類算法，并進(jìn)行了數(shù)據(jù)分類的仿真實(shí)驗(yàn)，得出有效性結(jié)論。

1 運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的分布式結(jié)構(gòu)分析與特征重組

1.1 運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)非線性時(shí)間序列特征

為了實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分類，采用網(wǎng)格式分布結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的網(wǎng)格分割，建立運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的最優(yōu)關(guān)聯(lián)的圖結(jié)構(gòu)模型?；跊Q策樹尋優(yōu)方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)屬性特征提取和自適應(yīng)分類，決策樹模型采用C4.5的Domain knowledge決策樹模型[3]，決策樹的根節(jié)點(diǎn)為運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類的初始網(wǎng)格分割節(jié)點(diǎn)，通過對(duì)兩組相似的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的屬性判斷和相關(guān)性特征重組，采用檢索節(jié)點(diǎn)圖模型分組方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類。根據(jù)上述設(shè)計(jì)原理，得到運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的分類的決策樹模型如圖1所示。

在大數(shù)據(jù)背景下進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)最優(yōu)關(guān)聯(lián)分類設(shè)計(jì)，人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)圖模型結(jié)構(gòu)用二元有向圖表示，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)隨邊分布特征記為：

假設(shè)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)在決策樹中的分類節(jié)點(diǎn)的邊集為A，網(wǎng)格分割的時(shí)間窗口函數(shù)為，通過對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多重小波分解[4]，采用時(shí)頻分析方法，得運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)維分割代價(jià)函數(shù)表述為：

式中，是運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)最優(yōu)關(guān)聯(lián)子集的自回歸特征向量。在有向圖決策樹模型中進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的最近鄰點(diǎn)采樣，根據(jù)上述設(shè)計(jì)，對(duì)采集運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性時(shí)間序列特征重構(gòu)。

1.2 運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性映射

在重構(gòu)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)高維特征空間中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性映射，提取反映運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)類別屬性特征，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)高維特征空間狀態(tài)函數(shù)記為：endprint

數(shù)據(jù)分類自適應(yīng)權(quán)重，二元耦合向量為Y，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)行為匹配評(píng)價(jià)指標(biāo)集，在高維特征空間中，存在一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象y，在有限論域內(nèi)[5]，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類向量決策樹分叉距離為，用二元回歸分析法構(gòu)建運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類關(guān)聯(lián)性映射為：

在關(guān)聯(lián)規(guī)則映射體系中，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)屬性識(shí)別的本體模型，通過本體結(jié)構(gòu)的模板匹配，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分類識(shí)別。

2 運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類算法實(shí)現(xiàn)

在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析和分布式結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分類設(shè)計(jì)。本文提出一種基于決策樹尋優(yōu)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分類算法。首先提取反映運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)類別的屬性特征，根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的暫態(tài)性擾動(dòng)關(guān)聯(lián)性分布特性，構(gòu)建反映運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)主特征量的決策樹分叉圖[6]，得到運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類的屬性特征提取結(jié)果為：

以上述屬性特征提取結(jié)果為輸入，假設(shè)分類的維數(shù)為，那么，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)在決策樹中分類的葉節(jié)點(diǎn)元素為，校驗(yàn)元素中含有個(gè)根節(jié)點(diǎn)，通過自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射[7]，得到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分類的加權(quán)權(quán)重滿足。設(shè)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的信息歸類誤差為，則在不同的網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)構(gòu)建運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類的協(xié)方差矩陣為：

式中，為點(diǎn)的相似度矩陣，通過求取運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)主特征量，計(jì)算運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類的聚類中心：

計(jì)算相鄰聚類屬性特征點(diǎn)的聯(lián)合概率密度特征，令為運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類的四元組，即，大數(shù)據(jù)分類屬性。根據(jù)自相關(guān)函數(shù)匹配技術(shù)，提取反映運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)類別的屬性特征量，記為：

式中，為聚類中心小擾幅值。如果，則第k類分類的擾動(dòng)振蕩系數(shù)趨于零，如果，則數(shù)據(jù)分類聚類中心存在擾動(dòng)[8]。采用關(guān)聯(lián)函數(shù)匹配方法進(jìn)行擾動(dòng)抑制[9]，假設(shè)大數(shù)據(jù)特征空間給定點(diǎn)集為，得到數(shù)據(jù)分類輸出信息時(shí)間序列為：

式中，在維關(guān)聯(lián)維特征映射空間中，采集一維數(shù)據(jù)矢量，用本文決策樹分類方法，將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)劃分成n個(gè)簇，根據(jù)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性映射結(jié)果，對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分類。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

對(duì)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分類的仿真實(shí)驗(yàn)建立在Microsoft Visual C++ 7.0，Vega Prime 2.2.1仿真環(huán)境中，采用Matlab編程工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分類算法設(shè)計(jì)。運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采集來自于某高校對(duì)大一本科生統(tǒng)計(jì)的田徑體育運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)時(shí)間為2017年1月—4月，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)特征采樣的相對(duì)時(shí)間延遲為0.12 s，最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)調(diào)度路徑的條數(shù)為10，幅度參數(shù)為（0，1.0，3.0，4.0，5.0），運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的相似度關(guān)聯(lián)系數(shù)為m=12，數(shù)據(jù)特征重構(gòu)的最大迭代步數(shù)歸一化初始采樣頻率Hz，決策樹的Sink節(jié)點(diǎn)為55隨機(jī)矩陣。根據(jù)上述仿真環(huán)境和參量設(shè)定，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分類仿真，得到運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)采樣的樣本測(cè)試集如圖2所示。

以圖2采集的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)為對(duì)象，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分類，采用不同方法進(jìn)行對(duì)比，測(cè)試數(shù)據(jù)分類的誤分率（見圖3），得出本文方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分類誤分率較低，收斂性較好，性能更優(yōu)。

4 結(jié) 語

本文研究了運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的優(yōu)化分類問題，提出基于決策樹尋優(yōu)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的分類算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，研究可知，本文方法能有效實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的最優(yōu)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分類。

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