基于Apriori算法的大学生体测项目关联规则挖掘

大学生身体素质是力量、速度、耐力、柔韧和灵敏的综合表现,为了测量大学生的身体素质情况并分析改善大学生的身体素质,本文分别测量了大学生中男生的各项指标(引体向上、50 m、1000 m、坐位体前屈和跳远)和女生的各项指标(一分钟仰卧起坐、50 m、800 m、坐位体前屈和跳远)。本文使用Apriori算法分别做了3组实验,即在最小支持度为50%和最小置信度为70%,最小支持度为60%和最小置信度为70%,最小支持度为70%和最小置信度为70%的前提下对某大学近5年的男生和女生的各项指标进行关联规则挖掘。实验结果表明:体重正常的学生每项体测分别及格的最小置信度都为70%以上,在所有关联项结果中最高的最小置信度为肺活量及格与体重正常的最小置信度为87.7%,而体重异常的学生体测分别及格的最小置信度都不大于70%。在所有关联项结果中身高与各项体测之间的最小置信度差异不明显。这验证了Apriori算法在大学生身体素质关联规则挖掘中发挥着重要的作用,利用挖掘出来的频繁项集,能够很好地辅助各大高校改善大学生的身体素质。