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  • 简介:摘要:随着快速发展,与体育相关的不同信息现在可以通过可穿戴和传感技术记录为有用的大数据形式。大数据技术已成为当前篮球训练中亟待解决的挑战,提高了棒球分析的效果。在本研究中,我们提出了基于内存计算的Spark框架进行大数据处理。首先,我们使用了一种新的群体智能优化布谷鸟搜索算法,因为该算法参数少,全局搜索能力强,支持快速收敛。其次,我们应用传统的K-clustering算法,在Spark分布式环境中使用聚类手段提高最终输出。最后,我们考察了可能导致高压比赛环境的方面来研究职业运动员的防守表现。招聘人员和培训师都可以使用我们的技术来更好地了解基本球员的素质,并最终评估和提高团队的表现。实验结果表明,所建议的方法在聚类性能和实用性方面优于以前的方法。它在移动时对射击训练效果的影响最大,在训练效果上产生了互补的结果。

  • 标签: 计算机技术 Spark框架 K均值算法