关联规则挖掘在板球比赛技战术分析中的应用研究
数据挖掘技术在乒乓球比赛技战术分析中的应用研究
数据挖掘技术在乒乓球比赛技战术分析中的应用研究摘要：随着数据挖掘技术的不断发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将探讨数据挖掘技术在乒乓球比赛技战术分析中的应用，以帮助教练和选手更好地理解和应对对手的技术和战术。
关键词：数据挖掘；乒乓球；技战术分析；应用研究1. 引言乒乓球作为一项技术性和战术性极高的运动项目，技战术分析对于选手和教练来说至关重要。
数据挖掘技术的出现为乒乓球比赛技战术分析提供了新的方法和手段。
本文将探讨如何利用数据挖掘技术对乒乓球比赛中的技术和战术进行分析。
2. 数据收集在乒乓球比赛中，数据收集是第一步。
通过使用传感器、摄像机和其他技术设备，可以收集到选手在比赛中的各种数据，如球速、球的旋转、击球位置等。
这些数据可以帮助我们更好地了解选手的技术特点和战术习惯。
3. 数据预处理得到原始数据后，需要进行数据预处理。
这一步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
通过数据预处理，可以去除数据中的噪声和冗余信息，提高数据的质量和可用性。
4. 数据挖掘技术在技战术分析中的应用在乒乓球比赛中，数据挖掘技术可以应用于以下几个方面：a) 选手比赛数据的聚类分析：通过对选手比赛数据的聚类分析，可以将选手分为不同的技术风格和战术偏好的群体，以便教练制定针对不同群体的训练和比赛策略。
b) 比赛中的关键技术点挖掘：通过对比赛数据的分析，可以找出比赛中的关键技术点，如选手的得分点和失分点，以便教练和选手针对性地进行训练和调整战术。
c) 对手战术分析：通过对对手比赛数据的挖掘和分析，可以了解对手的技术特点和战术偏好，以便制定针对性的对策和战术。
5. 应用案例分析以某乒乓球选手为例，利用数据挖掘技术对其比赛数据进行分析。
结果显示该选手在比赛中更善于使用侧旋球和中后场发球，而相对较弱的是对手的快速反击。
基于这些分析结果，教练可以制定训练计划，帮助选手提高对手快速反击的应对能力。
6. 结论数据挖掘技术在乒乓球比赛技战术分析中的应用可以帮助教练和选手更好地了解和应对对手的技术和战术。
数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用的开题报告
数据挖掘中关联规则挖掘方法的研究及应用的开题报告1. 研究背景和意义数据挖掘是指从数据中发现规律性信息的一种技术方法，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一种重要技术之一。
关联规则挖掘可以在大规模数据集中挖掘出项集之间的频繁关系，从而提供一些潜在的商业决策建议。
随着大数据时代的到来，关联规则挖掘在应用中发挥着越来越重要的作用，例如在市场营销领域、新闻推荐系统中都有广泛的应用。
本论文将深入研究关联规则挖掘方法，尤其是针对频繁模式挖掘、关联规则的发现和剪枝等关键技术进行研究和探讨，并结合实际应用探索关联规则挖掘的应用价值和实用性。
2. 主要研究内容和方法本论文主要研究内容包括：(1) 关联规则挖掘的概念和基本算法；(2) 关联规则挖掘中的频繁模式挖掘技术；(3) 关联规则的挖掘和剪枝技术；(4) 关联规则挖掘的应用实例分析。
该研究采用文献综述和案例分析，并结合现有的相关算法和工具对关联规则挖掘进行实验分析。
3. 预期目标及预期结果通过本研究预计达到以下目标：(1) 掌握关联规则挖掘的基础理论和核心算法；(2) 实现常用算法和工具，并进行实验分析；(3) 探究关联规则挖掘在实际应用中的价值和意义。
预期结果如下：(1) 系统性的关联规则挖掘研究成果，形成一套完整的理论框架；(2) 实现并验证算法的正确性和可行性；(3) 揭示关联规则挖掘对商业决策的贡献。
4. 论文创新点本论文具有以下几个创新点：(1) 对关联规则挖掘的方法和应用进行深入研究；(2) 结合实际案例分析探讨关联规则挖掘的应用价值；(3) 为相关领域的研究提供参考和借鉴。
5. 参考文献[1] Agrawal, R., & Srikant, R. (1994). Fast algorithms for mining association rules in large databases. In Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB, Santiago, Chile (pp. 487-499).[2] Han, J., Pei, J., & Yin, Y. (2000). Mining frequent patterns without candidate generation. In Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (pp. 1-12).[3] Tan, P., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining. Pearson Education.[4] Zhang, Y., & Li, Y. (2004). A survey on frequent pattern mining. Journal of Software, 15(6), 873-881.。
数据挖掘技术视角下的足球技战术分析
数据挖掘技术视角下的足球技战术分析作者：林竞来源：《中国科技纵横》2013年第16期【摘要】足球运动是一项团体球类运动，其特点是对抗激烈、复杂多变、悬念性强，因此深受人们的喜爱。
为了能更好地理解这项运动，近些年来，国内外众多学者在分析这项运动的同时也脱离了传统的方法，从不同视角来对其进行分析。
笔者试对此进行归纳论述，并指出以多学科交叉发展的形式应用于足球运动分析可以为当前的技战术研究提供更多的选择。
【关键词】体育数据挖掘技术技战术分析1 数据挖掘技术研究及应用现状数据挖掘是近些年来的新型的数据分析方法，主要内容是从大量的杂乱数据里提出有用的数据序列的过程。
随着理论方法的日益成熟，数据挖掘也越来越多的出现在现实应用中，如商业、工业、农业等，近些年来在体育中的应用也开始慢慢多起来，主要涉及到一些隔网对抗项目和集体球类项目的技战术分析，如（表1）。
本文主要介绍有关数据挖掘技术方法在足球技战术分析中的应用。
2 聚类技术在足球技战术分析中的应用聚类技术室数据挖掘技术中的一种方法，是最早的数据挖掘方法之一。
通俗来说就是将大量的杂乱的数据按照其中相似的属性聚集成簇，这些簇就是一组数据的集合。
在同一个簇里面，数据和数据间彼此相似，而在不同的簇里面，数据和数据间彼此相异。
龚明波[1]在长期从事聚类技术的研究后，首先提出模拟人类视觉系统的尺度空间理论，并且首次运用于04年欧锦赛的技战术分析中，对里面的31场比赛都进行了技战术的应用分类。
分类结果客观反映了2004年欧洲杯足球赛各队技、战术的综合实力。
在Q型聚类统计应用上，侯卫东[2]对第4届女子世界杯足球赛16支参赛球队10项主要攻防指标进行统计分析，并对各聚类指标的差异性进行方差分析和多重比较，结果客观反映了各队技战术综合实力。
可以看出，聚类分析法是一种初步的分类方法，是众多数据挖掘技术方法中一种常用的技术。
适用于做初步的统计分析，在足球技战术分析中已经得到了初步应用。
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究近几年，随着体育比赛技术水平的不断提高，比赛战术也日益复杂。
根据比赛本身的特点，体育比赛分析技术得到了广泛的应用，其中数据挖掘技术的应用可以通过对体育比赛的传统技战术分析结果获得更多的信息，从而更好地了解比赛的过程和结果。
数据挖掘技术的应用可以分为两个阶段，即数据采集阶段和数据分析阶段。
在数据采集阶段，通过视频、图像和传感器采集数据，例如比赛录像、比赛照片、运动员轨迹数据等，从而提取出比赛内容及相关信息。
在数据分析阶段，可以通过机器学习、深度学习以及统计分析等技术，对所提取出的数据进行深入分析，发现相关的技战术特征，为比赛技战术研究提供有价值的信息。
此外，数据挖掘技术的应用也可以帮助体育经理更好地了解整个体育环境，从而有针对性地采取措施。
例如，数据挖掘技术可以帮助分析运动员在特定体育比赛中的表现，从而进行精准的技战术训练，提高整体运动员技术水平。
同时，通过数据挖掘技术可以更加精准地分析比赛的结果，便于运动经理在组建运动员阵容时进行更好的决策。
总之，数据挖掘技术的应用可以更好地为体育比赛的技战术分析提供有价值的信息，为运动经理提供可靠数据支持，并助推体育比赛技术水平的提升。
然而，尽管这项技术已逐步得到应用，但它也存在一定的不足，例如数据和技术的缺乏、算法优化效果不佳等问题。
因此，未来数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用还有待进一步深入研究。
本文针对数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用展开了探讨，分析认为，数据挖掘技术的应用可以进一步提高比赛内容分析的准确度和可靠性，并可以为运动经理提供可靠数据支持，以此帮助他们在组建运动员阵容时进行更好的决策和训练。
然而，目前这项技术仍存在一定的不足，未来应当加强对数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用的研究，以实现更好的应用效果。
板球比赛中的技战术运用
板球比赛中的技战术运用在板球比赛中，技战术运用是取得胜利的关键。
这项运动富有策略性和技巧性，球员们需要根据比赛情况，灵活运用各种战术，以期取得最佳效果。
本文将探讨板球比赛中常见的技战术运用，旨在帮助读者更好地理解和欣赏这项精彩的运动。
一、选手角色及其技术特点在板球比赛中，球员的角色和技术特点直接决定了他们的技战术运用。
常见的角色包括开球手、接球手、击球手和投球手。
开球手负责发球，需要有稳定的发球技巧和准确的手眼协调能力。
接球手负责接住对方击球，并尽量阻止对方得分。
击球手则是球队进攻端的中坚力量，需要具备出色的击球技巧和判断能力。
投球手则负责投球给对方击球手，需要具备变化多端的球路和速度。
二、战术运用之快速得分在板球比赛中，快速得分是球队取胜的关键之一。
为了实现快速得分，球队可以采取以下几种战术。
1. 尖顶镬战术尖顶镬战术是一种常用的防守战术。
球员在场上按照尖顶的形状排列，中央球员负责接住击球并击打出界外。
这种战术可以有效限制对方得分，同时利用边界线的优势阻止对方得分。
2. 快速跑位战术快速跑位战术是一种常用的进攻战术。
球员利用跑位和传球配合，快速抢占位置并击球。
这种战术可以制造对方疲惫和犯错的机会，从而迅速积累得分。
三、战术运用之防守反击在板球比赛中，防守反击是一种有效的战术运用。
通过迅速防守并采取反击，球队可以迅速转变局势。
1. 切割战术切割战术是一种常用的防守战术。
球员将场地分成几个区域，分工明确，负责不同方向的接球，并及时传球给击球手。
通过切割战术，防守方可以将对方的击球路线限制在一个小范围内，增加拦截和反击的机会。
2. 夹击战术夹击战术是一种侵略性的防守战术。
球队的球员通过迅速移动和灵活传球，将对方的击球手夹击在中心位置，限制其击球空间和时间。
夹击战术可以有效阻止对方得分，并给予其压力。
四、战术运用之策略调整在板球比赛中，策略调整是技战术运用的重要方面。
根据比赛进展和对手的特点，球队需要及时调整战术以应对不同的情况。
数据挖掘在体育竞技中的应用与分析
数据挖掘在体育竞技中的应用与分析随着科技的不断进步和数据的爆炸性增长，数据挖掘在各个领域中的应用也变得越来越重要。
体育竞技作为人类社会中一项重要的活动，也开始逐渐意识到数据挖掘的潜力，并将其应用于各个方面。
首先，数据挖掘在体育竞技中的应用可以帮助分析比赛数据，提供对球队和选手的评估。
通过收集和分析比赛中的各项数据，可以得出球队和选手在不同方面的表现，如得分、助攻、抢断等。
这些数据可以帮助教练和球队管理层更好地了解球队的实力和弱点，从而制定更好的战术和训练计划。
其次，数据挖掘在体育竞技中的应用还可以帮助预测比赛结果。
通过对历史比赛数据的分析，可以找出影响比赛结果的关键因素，并建立相应的预测模型。
这些模型可以根据球队和选手的表现、比赛场地、天气等因素，预测出比赛结果的可能性。
这对于球迷和赌徒来说都是有价值的信息，可以帮助他们做出更明智的决策。
此外，数据挖掘还可以帮助提高体育竞技的裁判和判罚水平。
通过对比赛中的各项数据进行分析，可以找出裁判在判罚方面的偏差和错误，并提供相应的改进建议。
这可以提高比赛的公正性和准确性，保证比赛结果的客观性。
另外，数据挖掘还可以帮助球队和选手进行对手分析。
通过对对手的比赛数据进行分析，可以了解对手的战术和弱点，从而制定相应的对策。
这可以帮助球队和选手在比赛中更好地应对对手的进攻和防守，提高比赛的胜算。
此外，数据挖掘还可以帮助球队和选手进行训练和调整。
通过对自身的比赛数据进行分析，可以找出自身的不足和改进方向。
这可以帮助球队和选手在训练中有针对性地进行调整和提高，从而在比赛中取得更好的成绩。
总之，数据挖掘在体育竞技中的应用具有广泛的潜力和重要性。
通过对比赛数据的分析，可以提供对球队和选手的评估，预测比赛结果，改进裁判水平，进行对手分析，以及进行训练和调整。
这些应用可以帮助提高比赛的质量和公正性，提高球队和选手的竞技水平，为体育竞技的发展做出贡献。
因此，我们应该进一步推广和应用数据挖掘技术，为体育竞技带来更大的发展和进步。
数据挖掘在体育教学中的应用研究
数据挖掘在体育教学中的应用研究作者：谢向阳来源：《体育时空》2013年第09期中图分类号：G807 文献标识：A 文章编号：1009-9328（2013）09-000-02摘要本文阐述了数据挖掘技术中的关联规则、分类、聚类分析、Web挖掘及分析等体育教学中的数据挖掘技术；探讨了数据挖掘在体育教学训练、体育教学评价及体育教学管理中的应用，最后进行了总结和展望。
关键词数据挖掘体育教学应用研究一、概述进入21世纪以来，体育领域无论是运动训练、临场比赛，或是学校体育、体育管理、体育产业以及全民健身、国民体质调研与优化等，无不与大量数据紧密联系。
面对大量的数据，原来的数据库管理方式和数据统计方法已经逐渐不能适应国家提出的“健康体育”、体育竞技人才梯队建设和体育产业发展的需要。
而数据挖掘技术正好能满足这一需求，数据挖掘技术将有力地推动体育统计学向前发展。
数据挖掘技术可以帮助我们从这些浩瀚的数据中深入寻找到各种因素的相互联系，发现体质健康数据、体育产业数据、运动训练和竞赛数据、体育教学数据等方面一些有价值的规律。
因此，在实践过程中，如何应用数据挖掘技术对体育数据进行信息化管理和深层分析，是当前体育科研人员所要研究的一项重要课题，因此本课题具有重要意义。
二、体育教学中的数据挖掘技术研究近年来，国民体质监测、体育教学训练、竞技、管理数据剧增。
体育数据如同矿藏一样，只有通过挖掘和提炼才能变成可用的财富。
数据挖掘正是挖掘和提炼数据中财富和价值的技术，下面就体育教学领域中使用的数据挖掘技术做简要阐述。
（一）关联规则：关联规则是体育教学中使用频率最多，范围最广的数据挖掘技术之一，也可以被广泛地应用于国内外教育教学的决策分析中。
运用关联规则的方法可以判定哪一种教学方法适合某类学生或某门课程，从而方便教师进行教学方法的选择，使得分层次教学能够在实践中得到更进一步的应用和实施。
（二）分类：分类算法中应用得最多的是决策树算法。
决策树是以实例为基础的归纳学习算法。
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究近几十年来，体育比赛成为一种重要的休闲娱乐活动，为了更好地提高竞技水平，人们不断尝试并开发新的策略和方法。
而数据挖掘技术正是体育比赛分析行为的一种有力工具，能有效地分析历史数据，提供关于技战术方面的有用信息。
数据挖掘技术是一种利用计算机科学思想和方法，从大量复杂的数据中提炼出有价值信息的技术。
它广泛应用于各种领域，可以有效地从中发现规律、应用和预测。
数据挖掘技术在体育竞技中的应用越来越广泛，可以从历史数据中发现有用的信息，帮助职业运动员更加清晰地洞察比赛，更好地指导比赛和训练。
首先，数据挖掘技术可以用于技战术分析。
在体育比赛中，尤以足球和篮球最为常见，可以利用数据挖掘技术结合历史数据研究，从内容上发现某种技战术的特点，如反击的具体策略、盯人、抢断、高低位等，为职业运动员提供更有效的技战术指导。
此外，数据挖掘技术还可以用于球队和球员研究。
在比赛分析中，可以通过历史数据追踪某个球队或球员的技术和战术特征，以了解他们喜欢使用哪种战术特点，比如短传、长传、控球率、抢断率等，球队和球员表现的历史趋势，从而更好地制定下一步的比赛策略。
另外，数据挖掘技术还可以用于结果预测。
通过分析历史数据，系统能够检测出某种战术特征与卓越表现的关联，从而可以预测比赛结果，为策划比赛提供大量的有价值的分析信息。
总之，数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究对整个体育竞技领域都有重要意义，它不仅可以有效地分析历史数据，发现有用的信息，指导职业运动员比赛和训练，而且还可以预测比赛结果，为策划比赛提供有价值的建议。
因此，我们有必要深入研究以数据挖掘技术为基础的体育比赛技战术分析，以便提升体育竞技水平，促进体育比赛的发展。
板球比赛中的战术分析与对手研究
板球比赛中的战术分析与对手研究在板球比赛中，战术分析和对手研究是取得胜利的关键因素。
通过深入研究对手的风格和策略，制定和调整我们自己的战术，我们可以更好地应对对手并争取胜利。
本文将从战术分析和对手研究两个方面探讨如何在板球比赛中取得优势。
一、战术分析在板球比赛中，战术是球队取胜的重要手段之一。
通过战术分析，我们可以了解双方球队的实力、弱点和优势，从而制定相应的战术。
首先，战术分析需要全面了解双方球队的实力情况。
这包括球队成员的技术水平、经验和实力等因素。
只有掌握了这些信息，我们才能更好地制定针对性的战术。
其次，战术分析需要重点关注对手的弱点。
每个球队都有他们的薄弱环节，在对方出现弱点时，我们可以借此取得优势。
例如，如果对手的投球员不善于应对慢速球，我们可以针对性地使用更多的慢速球来攻击他们。
此外，战术分析也需要关注对手的优势，了解他们的得分方式和战术特点。
通过了解对手的优势，我们可以采取相应的防守策略，并采取措施避免被对方的强项击败。
二、对手研究对手研究是战术分析的重要组成部分。
通过对对手的个人和整体战术进行研究，我们可以更好地应对他们的策略，并制定相应的反击计划。
首先，对手研究需要了解对手球队的风格。
每个球队都有自己的特点和风格，了解他们的风格有助于我们更好地应对他们的战术。
例如，有些球队注重快速得分，我们可以采取一些措施来限制他们的得分速度。
其次，对手研究需要重点分析对方的关键球员。
了解对方的主力球员的特点，我们可以制定相应的对策。
例如，如果对方有一名强大的击球手，我们可以通过改变投球策略来限制他的得分。
此外，对手研究还需要注意对方的战术变化。
了解对方的战术调整，我们可以及时做出反应，并调整我们的战术。
这需要我们密切关注对手的比赛录像和数据分析，以便及时了解他们的最新战术。
总结起来，战术分析和对手研究是在板球比赛中取得优势的关键因素。
通过深入研究对手的风格和策略，我们可以制定相应的战术，并在比赛中灵活调整。
板球比赛中的技战术综合运用
板球比赛中的技战术综合运用在板球比赛中，技战术的综合运用是取得胜利的关键。
技术是运动员个人的能力，而战术则是基于团队合作来实施的策略。
只有将技术和战术相结合，才能在比赛中发挥最佳水平。
本文将以板球比赛中常见的技战术为例，探讨其综合运用的重要性和实践方法。
一、进攻技术与战术的综合运用在板球比赛中，进攻是取得胜利的关键。
运动员需要熟练掌握各项进攻技术，如打拍、弧线球、夹角球等，以便能够根据比赛形势随时进行调整。
此外，战术的选择也十分重要。
例如，在对手防守严密的情况下，可以选择通过快速交换位置、迅速穿插等方式，打破对方的防线。
综合运用进攻技术和战术，可以有效地制造得分机会，增加比赛胜利的可能性。
二、防守技术与战术的综合运用在板球比赛中，防守同样至关重要。
运动员需要具备优秀的手眼协调能力和反应速度，以便能够及时做出正确的反应。
防守技术包括挡拆、拦截、逼抢等，运动员需要根据对手的进攻方式进行相应的应对。
此外，战术的选择也是决定防守效果的关键。
例如，在对手快攻频繁的情况下，可以选择采取区域防守，重点封堵对方的得分点。
综合运用防守技术和战术，可以有效地保护己方球门，阻止对方得分。
三、团队配合技术与战术的综合运用团队配合是板球比赛中的又一关键因素。
队员之间需要进行有效的沟通和默契，才能在比赛中形成有力的进攻和防守体系。
团队配合技术包括传球、分球、组织进攻等，队员需要准确地传递球权，并与队友形成有效的配合。
此外，战术的选择也决定了团队配合的效果。
例如，在比赛中可以选择套用精心设计的战术来进行配合，以迅速击溃对方的防线。
综合运用团队配合技术和战术，可以提高球队整体的竞技水平，取得更好的比赛成绩。
四、心理战术与技术战术的综合运用板球比赛是一项高度竞争的体育运动，运动员需要具备良好的心理素质，以应对各种困难和压力。
在比赛中，心理战术与技术战术的综合运用非常重要。
心理战术包括调整思维状态、掌握情绪控制等，可以帮助运动员更好地应对挑战。
关联规则挖掘在乒乓球比赛技战术分析中的应用
王皓和柳承敏 比赛 的技 战术数据 为挖 掘对象 ， 用脚本 描述 方法对 比赛技 战术数 据进 行采集 ， 采 利用关联规则挖掘 中的 Ａｐｉ ｉ ｒ ｒ算法 ， ｏ 寻找 比赛中技战术之间 的关联关 系 ， 从而为教 练员 的指导
第１ ８卷 第 １ 期 ２０ ０ ６年 ３月
北 方 工 业 大 学 学 报
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和决策提供科学依据 ．
关■词
分 类号
数据挖掘 ｌ 关联规则 Ｉ 脚本描述 Ｉ 乒乓球 比赛
ＴＰ２ ４ ７
１ 引言
数 据 挖 掘 是 从 大 量 的 、 完 全 的 、 噪声 不 有 的 、 糊 的 、 机 的数 据 中 ， 取 出 隐 含 在 其 中 模 随 提 的 、 们事 先不 知道 的 ， 又是 潜 在有用 的信 息 人 但 和 知识 的过程 ． 它不 仅 仅 局 限于 对 数 据 的查 询 和访 问 ， 且能够 找 出数据 之 间潜在 的联 系． 而
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究本文研究和探讨了数据挖掘技术对于体育比赛技战术分析中的应用，旨在分析数据挖掘技术在体育比赛技战术分析过程中的作用，并结合实际案例，从数据挖掘技术的应用的角度去解决体育比赛技战术分析的痛点。
第一部分首先介绍了数据挖掘技术的概念，以及它在体育比赛技战术分析的重要性。
数据挖掘技术是一种基于复杂的数据挖掘方法，它具有快速、准确、实时分析，在体育比赛技战术分析中，数据挖掘技术能够有效收集及挖掘比赛数据，为体育比赛技战术分析提供真实可靠的数据支持，帮助体育比赛技战术分析师对球员的表现及对手的战术做出准确的评估。
第二部分主要介绍了数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用技术。
数据挖掘技术可以应用到各种体育项目，例如足球、篮球、棒球等，帮助分析人员从大量的比赛数据中提取有效信息，发现隐藏信息，对比赛结果及球队表现做出客观评估，从而帮助体育比赛技战术分析师进行准确的比赛分析，帮助比赛决策者更好的把握比赛的规律，有效的改进比赛结果，增强竞技能力。
第三部分主要介绍了数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的实际应用案例。
美国着名足球俱乐部曼城队就采用了数据挖掘技术进行比赛技战术分析，专业球探分析师利用数据挖掘技术收集、挖掘比赛数据，根据球队表现的规律进行比赛评价。
比如：分析球员的速度、体力状况、控球技术等，从而提升球队的技术实力和整体表现，有效的提升球队的胜率。
第四部分综合评价了数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的优势及缺点。
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中有着重要优势，它能够提升体育技战术分析的准确性，帮助体育决策者更加客观准确的把握比赛的节奏，帮助球队提升比赛的准确性。
但是，数据挖掘技术也数据挖掘技术也存在一定的局限性，难以单独评估比赛的胜负，技战术分析仍然需要人工分析，与实际比赛结果也存在一定的偏差。
综上所述，数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中具有重要意义，可以有效提高体育决策者做出正确比赛决定的能力，有助于提高球队的比赛表现，但也存在一定的局限性，体育决策者还需要从实际比赛结果中提取有效的信息，进行技战术分析，实现比赛的最佳效果。
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究近年来，随着人工智能、大数据和其他最新技术的发展，数据挖掘技术已经在体育比赛技战术分析中得到了广泛的应用。
数据挖掘主要是从海量的非结构化和半结构化数据中挖掘出潜在的、隐藏的有价值的信息和规律。
在体育比赛领域，它可以有效地利用所收集的大量历史比赛数据，提取潜在的有用信息来支持技战术分析，进而提高比赛表现和实现比赛胜利。
一、数据挖掘技术在体育比赛中的应用：1、分析历史比赛数据：利用大量历史比赛记录，数据挖掘方法可以用于分析不同比赛之间的联系，并发现它们之间的潜在规律。
2、发现技战术规律：数据挖掘技术可以有助于研究不同的技术和战术特点，如找到比赛之间的技术和战术特点的相似之处，以及如何应用这些规律来改善球员的比赛表现。
3、基于数据的比赛模拟：数据挖掘技术可以有助于收集和分析历史比赛数据，以获得一些统计特征，例如球队或个人偏爱的战术进攻，从而可以建立模型来模拟不同球队和个人在比赛中的表现。
二、数据挖掘技术的创新应用：1、虚拟混合现实：虚拟混合现实（VR）可以使用户亲身体验比赛，并利用数据挖掘技术从中获取宝贵的信息，从而改善技战术分析。
2、大数据分析：利用大数据技术，可以通过对多维度和多源数据的聚合和处理，从中发现技战术规律，进而提高比赛表现。
3、智能诊断技术：借助智能诊断技术，可以根据历史比赛数据等信息，分析某个球员在比赛中的表现，进而指导和调整球员的训练和战术策略。
总之，数据挖掘技术可以协助体育比赛的准备、策画和实施，有效改善技战术分析，提高比赛表现，实现比赛胜利。
只要建立不断完善的数据体系，遵守相关法规，合理利用数据挖掘技术，就可以大展身手，在体育比赛技战术分析中发挥最大价值。
数据挖掘技术在篮球技术动作中的应用研究
重庆大学硕士学位论文数据挖掘技术在篮球技术动作中的应用研究硕士研究生：江明华指导教师：何中市教授学科、专业：计算机软件与理论重庆大学计算机学院二OO七年十月Master Degree Dissertation of Chongqing UniversityResearch on Application of Data Mining in Basketball Technology ActionsMaster Degree Candidate: Jiang MinghuaSupervisor: Professor He ZhongshiMajor: Computer Software and TheoryCollege of Computer ScienceChongqing UniversityOctober 2007摘要随着计算机技术的快速发展，信息革命正迅速地改变我们的生活。
篮球比赛技术动作的数据也出现了迅速的增长，而在这些大量的数据集中，只有很少的一部分是我们所关心和需要的。
为及时掌控比赛，实施有效管理，用先进的计算机技术进行技术动作分析已势在必行。
另一方面，数据形式一般是非结构化的，而不是以传统数据库中的结构化数据形式出现，这使得基于数据库的挖掘技术并不适用。
因此，在这样的数据源中进行挖掘，提取篮球比赛技术动作中感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息，是数据挖掘技术一个新的应用课题。
本文是在经过多次查询和搜索，只找到少许关于篮球技术动作的文献和参考资料(是一些体育人士写的文字性的描述性文献)的情况下，通过钻研和摸索，研究数据挖掘技术在篮球技术动作中的应用。
论文对篮球技术动作数据进行预处理，并用数据挖掘技术对篮球技术动进行分类，进一步挖掘技术动作之间的关联性。
主要研究工作如下：研究了数据挖掘的一些常用技术，如预处理技术、分类技术、聚类技术和关联规则挖掘等技术，重点分析了ID3决策树分类算法，以及Apriori关联规则挖掘算法。
机器学习技术中的关联规则挖掘方法与实验研究
机器学习技术中的关联规则挖掘方法与实验研究机器学习技术中的关联规则挖掘是一种重要的数据挖掘方法，在各种领域的应用中发挥着关键作用。
本文将介绍关联规则挖掘的基本概念，以及常用的挖掘方法和实验研究。
关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项与项之间关联关系的技术。
在数据集中，每个项都代表一个特定的属性或特征，而关联规则则表示这些项之间的相关性。
例如，在零售业中，挖掘关联规则可以帮助商家发现商品之间的关联性，从而制定更有效的销售策略。
关联规则通常以“如果...那么...”的形式表示。
例如，规则“如果购买了牛奶和面包，那么很可能也购买黄油”的意思是购买牛奶和面包的顾客很可能也购买黄油。
这种规则可以帮助商家将牛奶、面包和黄油放在一起销售，从而增加交叉销售的机会。
在关联规则挖掘中，最常用的方法是Apriori算法。
该算法基于频繁项集的概念，通过迭代地产生候选项集，并检测其在数据集中的频繁程度。
频繁项集是指在数据集中出现频率高于预设阈值的项集。
Apriori算法通过计算项集的支持度（频繁程度）来筛选频繁项集，进而产生关联规则。
除了Apriori算法，还有其他一些关联规则挖掘方法。
例如，FP-growth算法利用前缀树的数据结构来高效地挖掘频繁项集，ECLAT算法则基于垂直数据格式，提供更高效的计算方式。
这些方法在不同的数据集和场景中具有各自的优势，可以根据具体情况选择适合的算法。
为评估关联规则挖掘算法的性能和有效性，研究者们进行了大量的实验研究。
实验研究通常会使用真实或合成数据集，并对算法进行性能比较和结果分析。
常用的评估指标包括准确率、召回率、支持度、置信度等。
这些指标可以帮助我们了解算法的挖掘效果、鲁棒性和可扩展性。
除了算法性能的研究，关联规则挖掘还涉及到一些应用领域的实验研究。
例如，在市场营销中，挖掘关联规则可以帮助商家了解不同产品之间的关联性，为商品推荐、促销活动等提供依据。
在医学领域，关联规则挖掘可以帮助医生发现疾病特征之间的关联，从而提高疾病预测和诊断的准确度。
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究摘要：本文主要针对体育比赛，探讨数据挖掘技术在技战术分析方面的应用研究。
首先，本文综述了有关数据挖掘技术和体育技战术分析方法学的几项文献；其次，向读者提供有关数据挖掘技术在体育技战术分析中的应用研究研究的概述；最后，提出了在体育技战术分析中使用数据挖掘技术的建议，以便更好地提高比赛的成绩。
【数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究】在当今体育比赛中，技战术分析的重要性不言而喻。
先进的数据挖掘技术可以为体育技战术分析提供基础，以便更加有效地把握比赛的主动权，改善比赛的技术和战术策略，从而提高比赛的水平。
因此，本文将重点介绍数据挖掘技术如何可以在体育比赛的技战术分析中发挥重要作用。
一、数据挖掘技术及体育技战术分析1、数据挖掘技术数据挖掘技术是从大量数据中提取出有用信息、关联规律和知识结构的过程。
它是一种把线性代数、概率论、统计学、机器学习和数据库技术结合起来运用在大规模数据集上，挖掘出有价值信息和规律的技术。
它可以帮助解决复杂和深层次的实际问题，可以有效地利用信息来解决现实社会问题。
2、体育技战术分析体育技战术分析是指在体育比赛中，通过各种方法，对比赛双方的技术、战术特点和变化趋势进行系统的分析和研究，以指导技战术的选择和调整，从而提高比赛成绩。
二、数据挖掘技术在体育技战术分析中的应用研究1、利用数据挖掘技术进行技战术分析当前，数据挖掘技术已广泛应用在体育技战术分析中，发挥着重要作用。
数据挖掘技术可以帮助训练员拓宽思路，全面把握比赛过程，预判对手的动作，提前做出应对措施，从而提升比赛成绩。
2、数据挖掘技术的应用目前的应用研究表明，数据挖掘技术可以有效地支持体育技战术分析，如基于数据挖掘技术的技术动作分析、基于数据挖掘技术的技术性格分析、基于数据挖掘技术的对手分析和基于数据挖掘技术的对手对战分析等。
通过这些分析，技能训练者可以了解比赛双方的技术状况，及时调整自己的技术战术，把握比赛的主动权，从而提高比赛的水平。
板球比赛中的球队战术应变与对策研究
板球比赛中的球队战术应变与对策研究在板球比赛中，球队的战术应变能力以及对策的制定是取得胜利的重要因素之一。
本文将重点研究板球比赛中球队战术应变与对策的相关话题。
一、战术应变的重要性在板球比赛中，球队的战术应变能力是取得胜利的关键。
当球队面临战术上的困境或者对手的突然变化时，球队需要迅速做出反应并相应地调整战术。
只有掌握了战术应变的技巧，球队才能在关键时刻转变局势，获得竞争的优势。
二、对策的制定过程1. 分析对手在面对对手时，球队需要对其进行全面分析，包括对对手球员能力、战术倾向以及比赛中的强项和弱点等方面进行了解。
通过对对手的分析，球队可以有针对性地制定对策，找到对手的破绽并加以利用。
2. 策略制定在进行对策制定时，球队需要结合自身的实力和对手的特点，制定相应的策略。
策略制定应根据比赛形势的变化而变化，对局势的变化敏感并能够灵活应对。
3. 战术调整当比赛进行中出现变故时，球队需要及时进行战术调整。
这包括调整球员阵容、战术部署以及用兵之法等方面。
只有通过战术调整，球队才能更好地适应比赛环境。
三、应对对手的关键战术1. 针对对手强项的对策当对手的某一方面是其强项时，球队需要有相应的对策。
比如，如果对手的投球强度较大，则可以采取稳扎稳打的策略，尽量减小对手的得分。
如果对手的打击能力优势明显，则可以采取快速轮换投手的策略，不给对手机会发挥其拿手打击。
2. 利用对手的弱点对手的弱点往往是球队制定对策时的主要依据。
通过对对手的弱点进行针对性的利用，可以有效削弱对手的实力。
比如，如果对手的投球不稳定，球队可以选择保守的策略，多选择保护分数的方式进行比赛。
3. 分析对手的战术倾向对手在比赛中的战术倾向也是球队制定对策的关键因素之一。
通过对对手的战术倾向进行分析，球队可以更好地应对对手的进攻和防守。
比如，如果对手倾向于选择攻势型战术，球队可以采取积极守势的策略，等待对手的失误并加以利用。
四、战术应变的实例分析以下是一些战术应变的实例分析：1. 对手投球强度大，球队采取保守策略，力争不让对手得分。
板球比赛中的球队战术整体
板球比赛中的球队战术整体在板球比赛中，球队战术的运用是决定胜负的重要因素之一。
球队战术的整体安排和执行能力对于球队的胜利具有至关重要的作用。
本文将探讨板球比赛中球队战术整体的重要性以及一些常见的战术策略。
一、战术整体的重要性在板球比赛中，队伍必须根据不同的情况来制定战术策略。
战术整体的目标是利用队员的能力、优势以及比赛的形势来制造更多的得分和取得对手的击球错误。
成功的战术整体可以使球队更好地执行球队计划，提高整体的配合和协作能力，从而取得胜利。
二、攻守转换战术在板球比赛中，攻守转换是非常重要的一环。
当球队进攻时，他们需要寻找机会击球得分，而当防守时，他们需要采取措施限制对手的得分。
这种转换需要球队成员之间的密切合作和有效的沟通。
例如，在守方占优势时，他们可以采取防守更紧密的策略，不给对方机会得分；而在进攻时，他们可以采取更积极的策略，主动寻求得分机会。
三、攻击战术在板球比赛中，攻击战术是非常重要的一环，球队需要通过进攻来获取更多的得分。
其中一种常见的攻击战术是争分夺秒。
球队在有限的时间内尽可能多地得分，这需要球员的配合和快速的反应能力。
另外一种攻击战术是强调长期积累的攻击方式。
球队通过稳定的得分来逐渐消耗对手的防守策略，并最终取得胜利。
四、防守战术防守战术在板球比赛中同样重要。
防守战术旨在限制对方的得分，并制造对手的击球错误。
一个常见的防守战术是通过精确投球来限制对手的得分。
球员会选择适合对手弱点的投球方式，从而增加对手出现击球错误的机会。
此外，防守战术还包括利用各种防御策略，如加强内外场防守，阻止对手得分。
五、战术的变化和调整在板球比赛中，战术计划的灵活性和战术变化的能力同样重要。
球队需要根据比赛的进展和对手的策略来灵活调整战术。
如果发现对手在某一方面有弱点，球队可以针对性地调整攻防策略以获得更好的效果。
此外，在比赛中观察和了解对手的战术，也能帮助球队更好地制定对策。
总结：在板球比赛中，球队战术整体的安排和执行能力对于球队的胜利起着非常重要的作用。
数据挖掘算法与应用——在足球比赛角球进攻战术研究中的应用
数据挖掘算法与应用——在足球比赛角球进攻战术研究中的应用林竟;李宏伟【摘要】目的：希望通过本文的研究将可以在一定程度上弥补数据挖掘技术在足球技战术分析中的不足。
方法：通过文献资料法和录像观察统计法收集2010年南非世界杯角球技战术数据，并利ID3算法建立足球比赛角球技战术的决策树模型，将运用于比赛技战术诊断。
结果：球的落点越靠近对方门将，进攻就越难有效；本方队员身体条件越好，并且当落点在大禁区的前点和中路时采取后插上跑位的接应方式时，角球的成功率越高。
结论：诊断结果较符合比赛实际，能对比赛提供决策支持。
【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2012(000)010【总页数】3页(P132-133,135)【关键词】决策树技术;ID3算法;角球技战术【作者】林竟;李宏伟【作者单位】赣南师范学院,江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】G8431、引言本文通过文献资料法确定所需研究的技战术指标和录像观察统计法对南非世界杯64场比赛中各支球队前场角球进攻技战术指标进行统计。
并利用数据挖掘中的决策树技术对各项技战术指标进行挖掘分析分析，希望通过笔者的研究可以在一定程度上弥补数据挖掘技术在足球运动分析中的空白。
2、ID3算法概述2.1 决策树思想决策树（Decision Tree,DT）是一种常用于预测的模型[1]。
在收集数据以后，将会确定要分割的属性，然后再根据合适的算法将这些数据按照属性分类，最终就是生成一种和流程图很相似的树形结构图；其中树的最顶层是根节点，而往下的每个分裂结点都是叶子节点，每个树节点则表示一种结果。
此模型最终生成的一条规则就是从根节点到任意叶节点形成的一条路径[2]。
2.2 ID3算法ID3的基本思想是自顶向下的使用贪心算法搜索训练样本集，在每个节点处测试每个属性，从而构建决策树。
为了选择训练样本的最优分支属性,ID3使用信息增益作为分支指标。
根据信息论的理论基础，以下是计算信息增益度的基本公式：其中Gain(A)就是属性A的信息增益度。
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究
Vol. 31 No. 5 M ay. 2008
博士后研究报告
数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究
赵会群1, 孙
( 1. 北京体育大学运动人体科学学院 , 北京
晶2, 花勇民1, 金季春1
100061; 2. 北方工业大学信息工程学院 北京 100041)
摘 要 : 马尔科夫过程模型已经广泛 地应用于系统可靠性评 价中。基于马尔 科夫模型 系统关键 因素分析 方 法被讨论 , 重点讨论了状态转移概率 和状态可靠性灵敏度分析两种途径。给出系统可靠性差分概念后 , 提出 了通过状态转移概率和状态可靠性增量分析系统可靠 性差分的 方法 , 具 体分析了 各个增量的 选择条 件。在 上述讨论的基础上 , 给出系统关键因 素数据挖掘算法。为了展示和验证算法的可行性和正确性 , 对 乒乓球比 赛制胜关进因素进行分析 , 实验结果 表明提出的算法具有正确性和可行性。 关键词 : 马尔科夫过程模型 ; 数据挖掘 ; 技战术 分析 中图分类号 : G80- 32 文献标识码 : A 文章编号 : 1007- 3612( 2008) 05- 0712- 04
定理 2 . 1: 设系统 X ( T ) 满 足马 尔科夫 过程 的条件 , 则 系 统可靠性差分 R ( Qij ) 为 : R( Qij ) = A Qij 其中 : A 为常数。 证明 : 设 R 1 n 是系统从初始状态到成 功状态的可 靠性 , 则 由式 ( 1- 1) 可得 : R 1n = Q 11 R 1 n+ Q12 R 1n + Q i 2 R 2n + R 2 n+ Q 1i Qij R in + R jn + + Q 1n + Qin Rnn R nn Rin = Qi 1 ( 2- 1)
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关联规则挖掘在板球比赛技战术分析中的应用研究
【摘要】板球教练常需要分析大量的比赛数据信息，进而判断队员的场上表现，制定科学有效的作战方案。
但随着比赛信息量的增大，人脑已经无法做出精准的分析。
为了挖掘出有用的信息规则，帮助教练调整比赛战术，提高全队的比赛成绩，本文使用关联规则挖掘算法，挖掘比赛中准确而有用的关联规则，保证比赛战术的有效性。
研究证明，该算法具有一定的可行性和正确性，能为我国的板球运动发展提供有益参考。
【关键词】关联规则;数据挖掘;体育数据分析近几年体育视频分析已成为一个研究热点。
由于
体育比赛具有巨大的商业价值和受众群体，许多科研机构都投入了大量的研究工作。
数据挖掘应用在体育比赛分析领域，主要是提取一些有用的隐藏在数据之中的信息规则[1-2]。
板球是近几年在我国兴起的一项运动，但还处在起步阶段，现在的板球国家队有很多队员都是我院的学生。
为了更好的推进我国板球事业的发展，提高我国板球队的技战术水平，本研究无疑提供了很好的借鉴和参考。
1 国内外研究现状
目前，国内外已在体育数据挖掘方面做了很多研究
工作。
IBM[3]对NBA篮球比赛进行数据挖掘研究，采用
基于对象的数据模型来处理比赛数据，并利用Apriori
算法挖掘数据模式间的相互关联，同时完成了数据分类。
Smith等人[4]提出了基于贝叶斯分类法预测棒球赛扬
奖的获奖者，通过赛场的表现如胜利、失败、好球的加
权平均值，投手失分率和球队胜率等。
新西兰板球协会
已开始对板球比赛进行数据挖掘研究，旨在帮助球队教
练和队长，根据赛场局势排兵布阵，特别是在局点的重
要关头做出一些决策来保证比赛胜利。
然而，如何利用
板球比赛中的关联规则进行数据挖掘仍然有待研究。
2 研究对象与方法
2.1 研究对象以世界老牌劲旅印度男子板球国家队
为研究对象，
搜集了包括2013年世界杯比赛在内的40场比赛。
通
过专门设计的板球信息采集系统，对比赛中的一些重
要信息，如：击球方法、落点、得分、砸桩等进行记
录，形成含有10000条数据的板球关系数据库，利用
本文的关联规则算法进行数据挖掘和技术分析。
2.2 研究方法
由于生成的板球关系数据库结构比较复杂，存在一些不相关的规则信息，为了提高挖掘效率，首先采用主成分分析法对数据库进行降低维度，通过归纳总结生成频繁模式。
然后针对生成的频繁项集，利用关联规则挖掘算法提取出重要的关联规则。
最后，通过专家访谈和文献查阅，对关联规则的语义进行科学的解释，形成板球比赛中的重要规律。
具体过程如图1所示。
图1 关联规则挖掘过程
3 关联规则挖掘算法
3.1 主成分分析对于板球比赛的原始数据，本数
据库描述了每次
比赛的整个细节，包括队员姓名、角色、属性、队员间的相互关系及队员们的打法等。
数据录入之后，还需要执行一致性检查来确保数据的准确性。
由于生成的数据库结构比较复杂，同时存在着一些数据冗余，为了提高挖掘频繁模式项集的效率，通过主成分分析法，对数据库进行降维，提取出高度相关的属性变量，形成高内聚的板球比赛数据集。
3.2 频繁模式生成算法针对压缩的数据集采用频
繁模式生成算法挖掘频
繁项集，该算法是基于两阶段频集思想的算法。
在这
里，所有项集的支持度大于最小支持度的模式集称为频繁模式集。
我们假定最小支持度为61.4%，通过频繁模式算法生成的频繁模式集如表2所示。
表1列出了板球比赛中技术动作的英文缩写。
表1 板球技术动作代码
表2 板球频繁模式集
输入：压缩数据集输
出：频繁模式集算法：
ri表示第i条记录。
Pi表示第i个频繁模式。
L表示生成的频繁模式集。
Min_Support表示最小支持度。
Fori=1ton
{
IfP（ri）错误！未找到引用源。
P（rj）其中，错误！未找到引用源。
then
Count（Pi）++;
}
Fori=1ton
{
If Count（Pi）>=Min_Support then
L=L
P
i
}
End其
错误！未找到引用源。
（1）中，
RNi表示模式i得分的次数，Ti表示模式i各种情况的总次数。
如果模式i的得分次数比大于或等于
Min_Support，那该该模式就是重要的频繁模式集。
3.3 关联规则挖掘在生成频繁模式后，通过关联
规则挖掘来提取频
繁模式集之间的重要关联。
假定PK为一个频繁模式集，PK={P1，P2，…，PK}。
如果{P1，P2，…，PK-1}=>PK，且满足最小置信度，那么就是重要的关联规则。
输入：频繁模式集输出：重
要的关联规则算法：
i=0;Ci={f1，f2，…，
fn}ForeachCi，
If fi=>fjthen
Confidence（fi=>fj）=P（fj/fi）
=count（fj错误！未找
到引用源。
fi）/count （fi）If
Confidence（fi=>fj）>=Min_Confidencethen Sr=Sr错误！未找到引用源。
（fi=>fj）
Else
Deletetherul
eEnd
基于此算法，有高度关联的规则会被抽取出来。
例如：模式Pi={BG，HK，JT}，其子集是{B G，H K}，{HK，JT}，{BG，JT}，{BG}，{HK}，{JT}，由这些非空子集构成的关联规则如下：
BG-HK=>JT Confidence=（0.75/0.75）
*100%=100%
HK-JT=>BG Confidence=（0.50/0.75）
*100%=58.8%
BG-JT=>HK Confidence=（0.50/0.85）
*100%=66.66%
JT=>BG-HK Confidence=（0.75/0.85）
*100%=88.23%
BG=>HK-JT Confidence=（0.50/0.90）
*100%=55.55%
HK=>BG-JT Confidence=（0.40/0.85）
*100%=47%
尽管最小置信度设定为60%，但是BG-HK=>JT，
BG-JT=>HK和JT=>BG-HK是更重要的规则，因
为BG-HK=>JT的置信度为100%，这是最有效的关联规则之一。
3.4 知识表示针对生成的关联规则，通过专家访谈
和查阅资料，
我们解析成容易理解的重要规律，为教练比赛排兵布阵提供科学依据。
以关联规则BG-PS=>JT为例，如果投手投出一个反弹球，击球手采取横甩方式击打的话，那么击球手触地得分的概率为100%。
4 实验结果与分析
4.1 实验结果以印度著名板球手萨钦泰杜尔卡为
例，为了发现
与他有关的重要信息，将对该队员所有的频繁模式进行分析，挖掘出隐藏在模式间的关联规则，同时进行科学的解释。
本文最小置信度设定为80%，生成的关联规则如表3所示。
表3 关联规则挖掘结果
4.2 规则分析从以上结
果可以看出，
A.萨钦泰杜尔卡把反弹球击打到正后外野的得分率在80.82%，但这种打法并不能保证一定得分。
根据本文的分析，如果他能训练对反弹球采取横甩的打法，
则更有可能触地得分，增加获胜的机会。
B.萨钦泰杜尔卡击打短球而得分的，97.18%是在正后内野区。
但是这种重扫击打方式并不多见，所以对得分率的影响微乎其微。
C.当面对高抛球时，如果采取重击打法，触地得分的几率为100%，同时又有全取6分的机会。
这足以说明，如果这种打法训练好的话，成绩肯定会大幅提高。
在本文中，我们提出了一个高效的数据处理方法和频繁模式生成方法，该方法被证明可以胜任。
通过主成分分析，降低了数据库的维度，从而进一步提高数据挖掘的效率。
在无重复扫描和交换负载的前提下，利用频繁模式生成算法提取所有的频繁模式。
同时，挖掘过程产生的知识更有价值和建设性，为教练的技战术部署提供了重要参考。
【参考文献】
[1]高洪歌，赵会群.关联规则挖掘在乒乓球比赛技战术分析中的应用[J]. 北方工业大学学报，2006，18（1）：15-19.
[2]赵会群，孙晶，花勇民，等.数据挖掘技术在体育比赛技战术分析中的应用研究[J].北京体育大学学报，2010，31（5）：712-715.
[3]Bhandari，Edward.AdvancedScout：Data MiningandKnowledge DiscoveryinNBA Data[J]. DataMiningandKnowledgeDiscovery，2012，20（3）：121-125.
[4]Smithetal."PredictionofCYyoungawardwin nerofbaseballgame：Bayesianbasedclassifierapproach[N].whitepape r，2013-5-16（1）.
[责任编辑：曹明明]。