基于表现数据与聚合聚类有效性指标的足球运动员聚类
应用统计
2022-04-22 v1
摘要
我们分析来自 2014-15 赛季八个欧洲主要联赛、含混合类型变量的足球运动员表现数据。我们基于量身定制的相异度度量对这些数据进行聚类。为在众多可用聚类方法中抉择并选取合适簇数，我们采用 Akhanli 与 Hennig (2020) 的方法。该方法基于若干指向聚类不同理想特性的验证准则。这些特性依据聚类目标选取，并允许定义合适的验证指标，作为度量理想特征的经校准个体指标的加权平均。我们得到两种不同的聚类。第一种将数据集划分为本质不同的球员主组，可用于分析球队构成。第二种将数据集划分为许多小簇（平均含 10 名球员），可用于寻找与给定球员轮廓极相似的球员。我们深入讨论了这些聚类所期望的特性。第二种聚类的准则加权由一项足球专家调查提供信息。
引用
@article{arxiv.2204.09793,
title = {Clustering of football players based on performance data and aggregated clustering validity indexes},
author = {Serhat Akhanli and Christian Hennig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.09793},
year = {2022}
}
备注
26 pages, 5 figures