在当今体育事业不断发展的背景下，信息技术已经成为存储和积累体育信息的重要手段。随着体育数据库的日益庞大以及比赛竞争的激烈化，数据挖掘技术在体育领域的应用逐渐成为一种趋势。本综述文章主要研究了数据挖掘技术在体育训练中的应用，特别是各种算法在实际训练中的运用，并对基于决策树分类的网球训练算法、基于BP神经网络算法、基于关联规则的FP-tree算法进行了详细的分析。文章也探讨了决策ID3算法的改进方向及其可能遇到的问题，并提出了数据挖掘技术未来在体育领域应用的研究方向。
数据挖掘技术的定义及其基本方法是本研究的起始点。数据挖掘是一门结合统计学、机器学习、人工智能和模糊数学等众多科学领域的跨学科应用技术，目的在于根据具体任务进行数据分析和知识萃取。在体育训练中，数据挖掘技术能够帮助教练员和研究人员发现数据间的相互关系、识别潜在规律，并对海量的体育数据进行深入分析。
随着体育数据的日益增多，传统的统计分析方法，如抽样理论、假设检验、决策理论、估计理论、时间序列等，虽然在体育数据分析中有着长期的应用，但它们往往要求使用者具备高深的数学理论和严格的技巧。除此之外，传统方法通常是基于抽样研究，存在丢失信息的风险，并且难以挖掘出数据资料中的潜在规律。
计算机技术在存储和分析模拟数据方面的潜力，使得如何在海量数据中寻找各种因素间的关系、发现它们之间的变化规律成为了计算机科学的重要发展方向。因此，数据挖掘技术的研究和应用成为了体育科学研究中不可缺失的组成部分。
文章总结了数据挖掘技术在体育训练中的应用情况，包括但不限于以下几个方面：
1. 基于决策树分类的算法：在网球训练中应用决策树分类算法，可以帮助教练员根据大量网球比赛和训练数据，自动识别网球运动员的战术和技能模式，从而针对性地制定训练计划。
2. 基于BP神经网络的算法：BP神经网络以其强大的模式识别能力和非线性映射能力，能够帮助分析运动员的动作特征，以及预测运动员在未来比赛中的表现。
3. 基于关联规则的FP-tree算法：FP-tree算法在分析大量交易数据、发现频繁项集方面具有优势。在体育训练中，它可以用于分析运动员的训练强度、比赛结果和生理指标等多维度数据，从而挖掘出关联规则和潜在的关系。
在文章的作者探讨了决策ID3算法的改进方向。决策ID3算法是一种常用的决策树学习算法，适用于分类问题。但该算法在处理连续属性、缺失值及变量选择等方面存在一定的局限性。通过改进这些方面，可以在体育训练中更好地应用决策ID3算法，并提高数据挖掘的准确性和效率。
数据挖掘技术在体育训练中有着广泛的应用前景。它不仅可以帮助教练员和研究人员更好地理解运动规律，还能优化训练方法，提高运动成绩。随着技术的不断发展，数据挖掘在体育领域的应用将会变得更加深入和广泛，为体育科学的发展提供有力的技术支持。
