运动数据中的最优关联数据的分类分析

针对传统关联数据分类方法一直存在分类精度差的问题,提出一种运动数据中的最优关联数据的分类方法。由于运动数据的变化量十分的庞大,同时变化程度也无法用规律进行推导,因此需要确定运动数据中的最优关联数据,通过最优关联数据的关联性进行高速提取,使用异导函数对提取的数据进行系统的分类。为了保证提出的运动数据中的最优关联数据的分类方法的有效性,设计对比仿真实验,通过实验数据表明,提出的运动数据中的最优关联数据的分类方法能够准确地对运动数据中的最优关联数据进行系统分类。