一种基于聚类集成的相似足球运动员推荐方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
一种基于聚类集成的相似足球运动员推荐方法
申请号:
CN202510793490
申请日期:
2025-06-13
公开号:
CN120687776A
公开日期:
2025-09-23
类型:
发明专利
摘要
本发明属于体育数据分析技术领域,具体涉及一种基于聚类集成的相似足球运动员推荐方法。针对传统方法在高维数据处理、噪声鲁棒性及聚类稳定性方面的不足,本发明首先完成数据预处理,将原始数据降维至49维;采用Z‑score标准化与主成分分析(PCA)保留95%以上方差实现特征解耦;基于肘部法则确定最优聚类数后,并行执行多次K‑Means和谱聚类生成异构基聚类集合;通过标签对齐与硬投票机制融合聚类结果,利用汉明距离集成提升模型稳定性;最终根据目标球员所属簇内成员生成相似推荐列表。
技术关键词
推荐方法
运动员
足球
聚类
球员
数据分析预处理
标签
成分分析
噪声鲁棒性
专用特征
数据分析技术
方差贡献率
匈牙利算法
肘部法则
汉明距离
特征值
协方差矩阵
异质