【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第6期 398-401页,共4页

【作 者】： 宁光芳 [1] ; 齐小文 [2]

【摘 要】 研究在海量运动数据中差异参数的准确提取问题。由于在海量运动数据中，连续运动帧之间受到采集时间短、运动幅度变化过小的影响，运动特征数据之间的差异很小。传统数据挖掘方法中对细微差异数据无法完成准确挖掘。提出利用决策树算法的海量运动数据中优质参数挖掘方法。计算不同属性运动数据的支持度，获取对应数据的置信度和所占比率，计算上述运动数据之间的关联性。采用贪心算法构造决策树，以自顶向下递归的方式构造判定树。将运动数据作为决策树中的树叶节点。实验结果表明，利用改进算法进行海量运动数据中优质参数提取，可以有效提高挖掘的效率和精度，去除运动数据中的冗余数据。