17、足球数据分析中的聚类与高级工具应用

足球数据分析中的聚类与高级工具应用

1. 聚类分析基础

聚类分析是一种强大的数据挖掘技术，能够将数据集中的对象分组为不同的簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较高的差异性。在足球数据分析中，聚类分析可以帮助我们发现球员之间的相似性，从而为球队的选人、战术安排等提供有价值的参考。

这里使用的聚类算法是 k - 均值聚类（k - means clustering），其目标是将数据集划分为 k 个簇，每个观测值属于离其最近均值（簇中心或簇质心）的簇，该均值作为簇的原型。

2. Python 中的聚类分析

在 Python 中，我们可以使用 scipy 包中的 kmeans 函数进行聚类分析。以下是具体的操作步骤：

1. 导入必要的库

from scipy.cluster.vq import vq, kmeans

2. 进行 k - 均值聚类

k_means_fit_py = kmeans(combine_knn_py[["PC1", "PC2"]], 6, seed = 1234)

这里设置种子为 1234 是为了确保每次运行代码时得到相同的结果。