体育论文_基于CPET时序聚类的中长跑耐力运动员 - 运动精品杂志社投稿

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体育论文_基于CPET时序聚类的中长跑耐力运动员

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文章摘要:时间序列聚类挖掘已被广泛应用到各领域中。鉴于心肺运动试验（Cardiopulmonary Exercise Testing， CPET）不论在临床医学还是运动医学领域，都具有巨大潜力，为此提出了一种基于时间序列形态特征的算法，用于对此类数据进行凝聚层次聚类分析。实验表明，该算法确保聚类准确率的同时降低了数据压缩率，对形态特征显著的数据集进行聚类效果更佳。选取15名业余中长跑运动员的CPET数据作为聚类对象，聚类指标选择表征有氧能力与心肺耐量的八类：耗氧量(VO₂)、二氧化碳(VCO₂)、心率（HR）、分钟通气当量（VE）、代谢当量（METS）、生理死腔与潮气量比值（VD/VT）、呼吸商（npRQ）及每搏输出量（SV）。聚类结果表明，受试者个体差异较大，未出现明显的“群居分布”特征；由轮廓系数评估结果，可剔除四位心肺耐量较差的测试者，为中长跑耐力运动员选拔提供科学化指导。

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