Clustering vertical ground reaction force curves produced during countermovement jumps. - Abstract - Europe PMC
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Chris Richter
Sports Surgery Clinic
Noel E O'Connor
Insight Centre Data Analytics, Dublin, I CLARITY: Centre for Sensor Web Technologies, Dublin City University, Dublin, Ireland.
Brendan Marshall
Kieran Moran
Dublin City University
Insight Centre Data Analytics, Dublin, I CLARITY: Centre for Sensor Web Technologies, Dublin City University, Dublin, I Applied Sports Performance Research, School of Health and Human Performance, Dublin City University, Dublin, I Sports Surgery Clinic, Santry Demense, Dublin 9, Ireland. Electronic address: chris.richter@dcu.ie.
Insight Centre Data Analytics, Dublin, I CLARITY: Centre for Sensor Web Technologies, Dublin City University, Dublin, Ireland.
Insight Centre Data Analytics, Dublin, I Applied Sports Performance Research, School of Health and Human Performance, Dublin City University, Dublin, I Sports Surgery Clinic, Santry Demense, Dublin 9, Ireland.
Insight Centre Data Analytics, Dublin, I Applied Sports Performance Research, School of Health and Human Performance, Dublin City University, Dublin, Ireland.
Close affiliations
[26 Apr ):]
Research Support, Non-U.S. Gov't, Journal Article
The aim of this study is to assess and compare the performance of commonly used hierarchical, partitional (k-means) and Gaussian model-based (Expectation-Maximization algorithm) clustering techniques to appropriately identify subgroup patterns within vertical ground reaction force data, using a continuous waveform analysis. In addition, we also compared the performance across each technique using normalized and non-normalization input scores. Both generated and real data (one hundred and twenty two vertical jumps) were analyzed. The performance of each cluster technique was measured by assessing the ability to explain variances in jump height using a stepwise regression analysis. Only k-means ( 82%) and hierarchical clustering ( 85%) were able to extend the ability to describe variances in jump height beyond that achieved using the group analysis (i.e. 78%). Further, our findings strongly indicate the need to normalize the input data (similarity measure) when clustering. In contrast to the group analysis, the subgroup analysis was able to identify cluster specific phases of variance, which improved the ability to explain variances in jump height, due to the identification of cluster specific predictor variables. Our findings therefore highlight the benefit of performing a subgroup analysis and may explain, at least in part, the contrasting findings between previous studies that used a single group level of analysis.
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Paraplégie révélant un abcès intramédullaire : à propos de 1 cas
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Doi : 10.1016/j.arcped.&
K. Aniba ,
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a Service de neurochirurgie (Professeur Ait-Benali), CHU Mohamed-VI, Marrakech, Maroc 
b Service de radiologie, CHU Mohamed-VI, Marrakech, Maroc Auteur correspondant. Service de neurochirurgie, CHU Mohamed-VI, boulevard Allal-El-Fassi, résidence N'fis-I, immeuble 15, appartement 3, Marrakech, Maroc.Le texte complet de cet article est disponible en PDF.
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Mots clés : Abcès, Paraplégie, Compression médullaire, EnfantKeywords : Abscess, Spinal cord compression, ChildLe texte complet de cet article est disponible en PDF.PlanObservationDiscussion
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