کاربرد داده‌کاوی در شناسایی عوامل اثرگذار بر موفقیت ورزشکاران ژیمناست در آزمون‌های ورزشی

اختصاصی از فی دوو کاربرد داده‌کاوی در شناسایی عوامل اثرگذار بر موفقیت ورزشکاران ژیمناست در آزمون‌های ورزشی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

ژیمناستیک به­عنوان ورزش پایه­ و مادر به مهارت‌ها و قابلیت­هایی از جمله قدرت، سرعت، انعطاف و چابکی نیاز دارد. مربیان و سرپرستان تیم­ها همواره سعی در ارزیابی و سنجش این مهارت‌ها با استفاده از آزمون­های طراحی‌شده در بازه­های زمانی مختلف دارند. شناسایی موفقیت یک ژیمناست براساس این نتایج به تجربۀ بسیار زیادی نیاز دارد. بر این اساس در این مقاله، تلاش شده است تا با بومی­سازی آزمون استاندارد تیم ملی ژیمناستیک آمریکا متناسب با جنس و سن ورزشکاران استان کردستان مهارت‌های مختلف براساس تکنیک­های داده­کاوی ارزیابی شود تا تأثیرگذارترین مهارت‌ها در کسب نتیجۀ مناسب با استفاده از الگوریتم­های استخراج پارامترهای کلیدی بررسی شود. نتایج حاکی از آن است که قدرت و سرعت تأثیرگذارترین عامل موفقیت یک ژیمناست در آزمون‌های صورت‌گرفته‌اند. در نهایت می‌توان گفت ژیمناست‌هایی که در بدو ورود از عامل قدرت و سرعت بیشتری نسبت به ژیمناست‌های دیگر برخوردارند،  در این رشته موفق­تر خواهند بود.

دانلود پاورپوینت داده‌کاوی جریان‌داده‌ها با درخت‌های تصمیم‌گیری

اختصاصی از فی دوو دانلود پاورپوینت داده‌کاوی جریان‌داده‌ها با درخت‌های تصمیم‌گیری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این محصول در قالب پاورپوینت و قابل ویرایش در 18 اسلاید می باشد.

اسلاید2 

کلاسه بندی

فرایندی دو مرحله ای است : ساخت مدل :  تحلیل یک مجموعه آموزشی که مجموعه‌ای از تاپل‌های پایگاه است و مشخص کردن برچسب کلاس‌های مربوط به این تاپل‌ها .  یک تاپل X با یک بردار صفت X=(x1,x2,…,xn) نمایش داده می‌شود . فرض می شود که هر تاپل به یک کلاس از پیش تعریف شده متعلق است . هرکلاس با یک صفت که به آن صفت برچسب کلاس می‌گوییم مشخص می‌شود .  مجموعه آموزشی به صورت تصادفی از پایگاه انتخاب می شود .  به این مرحله ، مرحله یادگیری نیز می گویند . استفاده از مدل : از طریق یک تابع y=f(X) برچسب  کلاس هر تاپل X از پایگاه را پیش بینی می شود .  این تابع به صورت قواعد کلاسه‌بندی ، درخت‌های تصمیم گیری یا فرمول‌های ریاضی است . 

اسلاید 3

درخت های تصمیم گیری

یکی از روش های کارآمد و با کاربرد گسترده کلاسه بندی است . مدل حاصل از این روش به صورت درختهای تصمیم گیری است : هر گره در این درخت نشان دهنده یک آزمون بر روی یک صفت است . هر شاخه خارج شونده از یک گره نشان دهنده خروجی های ممکن آزمون است . هر برگ نشان دهنده یک برچسب کلاس است . نحوه استفاده از درخت تصمیم گیری : اگر تاپلی چون X که برچسب کلاس آن نامشخص است داشته باشیم صفات این تاپل در درخت مورد آزمون قرار می گیرند و یک مسیر از ریشه به سمت یک برگ که برچسب یک کلاس را دارد ایجاد می شود .

پاورپوینت داده‌کاوی جریان‌داده‌ها با درخت‌های تصمیم‌گیری 18 اسلاید

اختصاصی از فی دوو پاورپوینت داده‌کاوی جریان‌داده‌ها با درخت‌های تصمیم‌گیری 18 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرایندی دو مرحله ای است :
ساخت مدل :
تحلیل یک مجموعه آموزشی که مجموعه‌ای از تاپل‌های پایگاه است و مشخص کردن برچسب کلاس‌های مربوط به این تاپل‌ها .
یک تاپل X با یک بردار صفت X=(x1,x2,…,xn) نمایش داده می‌شود . فرض می شود که هر تاپل به یک کلاس از پیش تعریف شده متعلق است .
هرکلاس با یک صفت که به آن صفت برچسب کلاس می‌گوییم مشخص می‌شود .
مجموعه آموزشی به صورت تصادفی از پایگاه انتخاب می شود .
به این مرحله ، مرحله یادگیری نیز می گویند .
استفاده از مدل :
از طریق یک تابع y=f(X) برچسب کلاس هر تاپل X از پایگاه را پیش بینی می شود .
این تابع به صورت قواعد کلاسه‌بندی ، درخت‌های تصمیم گیری یا فرمول‌های ریاضی است .