1.一种高校运动体测数据优化处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取高校的运动体测数据集合；所述运动体测数据集合包含每个体测项目的体测成绩集合；所述体测成绩集合包含每个用户的体测成绩；

以任意一个体测项目作为待分析项目；根据在运动体测数据集合中用户之间所述体测成绩的相关性，获取用户的待分析项目的置信值；在所述待分析项目的体测成绩集合中，根据体测成绩对应用户数量的不均匀分布以及不同体测成绩对应用户数量之间的差异程度，获取待分析项目的区分程度值；

根据两个用户的所有所述体测项目对应所述体测成绩之间的数值差异、两个用户的所有所述体测项目的所述置信值，以及两个用户的所述体测项目的所述区分程度值之间的差异，获取两个用户体测成绩之间的距离度量值；根据每两个用户体测成绩的距离度量值，对所有用户的体测成绩进行聚类，获取所有素质类型用户成绩聚类簇；根据所有所述素质类型用户成绩聚类簇，进行数据压缩存储；

所述置信值的获取方法包括：

在运动体测数据集合中，根据用户的待分析项目的体测成绩和其他的体测项目的体测成绩的差异，获取用户的待分析项目的强相关项目；根据用户的待分析项目的体测成绩、所述强相关项目的体测成绩，以及所有体测项目的体测成绩对应的用户，获取用户的强相关用户；

根据用户的强相关用户的数量，用户和强相关用户对应待分析项目的体测成绩之间的差异，用户对应所有强相关项目的体测成绩之间的差异，强相关用户对应所有强相关项目的体测成绩之间的差异，获取用户的待分析项目的置信值；

所述区分程度值的获取方法包括：

在所述待分析项目的体测成绩集合中，按照体测成绩的大小顺序，依次对每种体测成绩进行标号，获取每种体测成绩的序号；

根据体测成绩对应用户数量和相邻序号的体测成绩对应用户数量之间变化的不均匀性，获取体测成绩的不均匀变化特征值；

根据体测成绩对应用户数量相较于相邻的体测成绩对应用户数量的突出程度，获取体测成绩的突出特征值；

根据所有体测成绩对应用户数量之间的差异程度，获取体测成绩的波动特征值；

根据体测成绩的不均匀变化特征值、体测成绩的突出特征值和体测成绩的波动特征值，获取待分析项目的区分程度值；所述不均匀变化特征值、突出特征值、波动特征值与区分程度值呈负相关关系；

所述距离度量值的获取方法包括：

根据两个用户对应体测项目的所述置信值，获取两个用户对应体测项目的置信特征值；所述置信值和所述置信特征值呈正相关性；

根据两个用户对应体测项目的所述体测成绩之间的差异性，获取两个用户对应体测项目的成绩差异值；

根据所有体测项目的区分程度值、两个用户对应所有体测项目的置信特征值以及两个用户对应所有体测项目的成绩差异值，获取两个用户体测成绩之间的距离度量值；所述区分程度值、所述置信特征值、所述成绩差异值和所述距离度量值呈正相关性。

2.根据权利要求1所述一种高校运动体测数据优化处理方法，其特征在于，所述根据用户的强相关用户的数量，用户和强相关用户对应待分析项目的体测成绩之间的差异，用户对应所有强相关项目的体测成绩之间的差异，强相关用户对应所有强相关项目的体测成绩之间的差异，获取用户的待分析项目的置信值的获取方法包括：计算用户的所有强相关用户的待分析项目的体测成绩的均值，作为用户的待分析项目的待分析对照体测成绩；

根据用户的待分析项目的体测成绩和待分析对照体测成绩之间的相似程度，获取用户的基础置信度；

以用户和强相关用户作为待分析用户，根据待分析用户的强相关项目之间的体测成绩差异，获取待分析用户的成绩偏差值；

根据用户的所述成绩偏差值和所有强相关用户的成绩偏差值之间的差异程度，获取用户的样本差异值；所述用户的所述成绩偏差值和所述样本差异值呈正相关关系，所述强相关用户的所述成绩偏差值和所述样本差异值呈负相关关系；

根据用户的所有强相关用户的总数量、用户的样本差异值、用户的成绩偏差值和用户的基础置信度，获取用户的待分析项目的置信值；所述用户的所有强相关用户的总数量、所述基础置信度和所述置信值呈正相关关系；所述用户的样本差异值、所述用户的成绩偏差值和所述置信值呈负相关关系。

3.根据权利要求2所述一种高校运动体测数据优化处理方法，其特征在于，所述基础置信度的获取方法包括：计算用户的待分析项目的体测成绩和待分析对照体测成绩之间的比值，得到用户的基础差异值；

根据用户的基础差异值，获取用户的基础置信度；所述基础差异值和基础置信度所述呈负相关关系。

4.根据权利要求1所述一种高校运动体测数据优化处理方法，其特征在于，所述置信特征值的获取方法包括：计算两个用户对应体测项目的所述置信值的均值，作为两个用户对应体测项目的置信特征值。

5.根据权利要求1所述一种高校运动体测数据优化处理方法，其特征在于，所述成绩差异值的获取方法包括：计算两个用户对应体测项目的所述体测成绩之间的差值的绝对值，获取两个用户对应体测项目的成绩差异值。

6.根据权利要求1所述一种高校运动体测数据优化处理方法，其特征在于，所述素质类型用户成绩聚类簇的获取方法包括：基于DBSCAN聚类算法，根据每两个用户体测成绩的距离度量值，对所有用户的体测成绩进行聚类，获取所有素质类型用户成绩聚类簇。

7.一种高校运动体测数据优化处理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1 6任意一项所述一种高校运动体测数据优化处理方法的步骤。

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