4、数据挖掘在NBA球员分析与空间数据聚类中的应用

数据挖掘在NBA球员分析与空间数据聚类中的应用

在体育领域和数据处理领域，数据挖掘技术正发挥着越来越重要的作用。下面将分别介绍数据挖掘在NBA球员分析以及空间数据聚类方面的应用。

1. NBA球员分析

1.1 K-means聚类结果

对NBA球员进行K-means聚类（K = 3），得到以下结果：
| 聚类 | FG | FGA | 3P | 3PA | 2P | 2PA | FT | FTA | Pts |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| Cluster 0 | 420 | 863 | 30 | 98 | 389 | 765 | 169 | 269 | 1066 |
| Cluster 1 | 78 | 178 | 7 | 26 | 71 | 152 | 38 | 51 | 202 |
| Cluster 2 | 257 | 591 | 56 | 163 | 201 | 427 | 87 | 116 | 660 |

从球员在不同赛季的聚类分布来看，在2011 - 2012和2012 - 2013两个赛季中，Markieff Morris、Shannon Brown和Jared Dudley始终处于Cluster 2，该聚类聚集了三分球得分最多的高效球员。而Cluster 0代表表现最佳的球员群体。Marcin Gortat在2011 - 2012赛季统计数据使其处于Cluster 0，但在2012 - 2013赛季表现下降，转移到了Cluster 2，不过他在三分球得分上有所提升，这正是Cluster 2的特点。

1.2 球员分类