《表6 单一特征和融合特征聚类分析结果》

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《躯干右倾者与正常者行走步态时间参数的差异性研究》

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借助K-means聚类算法，对上述筛选出的二者之间具有差异性的参数特征，进行聚类分析。分别计算出按照单一特征聚类和融合特征聚类分析的正确率，探究在识别躯干右倾者中各单一特征和融合特征所发挥的比重。二者行走步态时间参数上具有差异性的参数特征分别为:单支撑相时间（左、右足）、双支撑相时间、摆动相占整个步态周期百分比（左、右足），以及右足第三跖骨区、第四跖骨区域达到压力峰值的时间差，其聚类分析结果（如表6所示）。可以得出识别准确率最高的参数特征是左右足摆动相占整个步态周期的百分比，其次是双支撑相时间。