进入信息时代，大数据技术作为一种新兴产物，其在各种体育赛事领域的研发和运用也越来越深入。NBA作为现阶段全球竞技水平最高、影响力最大的篮球职业联赛，其对于大数据技术的应用也走在世界的前列。目前NBA官方主要将大数据技术应用在辅助训练、制定战术、追踪球员竞技状态、品牌宣传这四个方面。在非官方的研究中，国内外的专家和学者主要将数据挖掘和数据分析技术运用在分析球员的进攻能力、球队的战绩差异等方面，而对于球员类别、球队结构以及教练对球队战绩的影响的研究较少。

　　随着篮球竞技水平以及风格的不断变化和发展，现如今球员类别之间的界限已经变得越来越模糊。为了探究现如今NBA联盟当中各球员所属的类别以及由不同类别组合而成的球员结构，本文首先通过主成分分析将球员各项技术统计指标进行降维，采用了多种不同类型的聚类方法对降维后的球员数据进行聚类，在比较各方法聚类结果的优劣之后选择了AP算法的聚类结果，将NBA中437名球员聚成了10类同时得到了30支球队的球员结构。为了找到球队战绩与球员结构的关系，本文利用AGNES算法依据各队球员结构将球队进行聚类，并将聚类结果与以球队战绩为标准划分的球队类别相比较，得出“球员结构很大程度上决定着球队战绩，球队战绩相似的球队其球员结构往往也相似”这一结论。随后本文进一步探究球队战绩与球员类别、教练执教经验与荣誉这两个指标的数量关系，以前者为因变量，后两者为自变量建立回归模型，该模型表明教练的季后赛胜率以及球员类别中的第7类球员对于球队战绩的提升最有帮助。

　　基于以上研究结论本文为NBA各球队在交易、配置球员和教练，选择战术类型等方面给出了建议，同时对国内的CBA赛事具有一定的参考价值。

　　在2019年全国两会的政府工作报告中，总理指出要全面推进“互联网+”，深化大数据研发应用，培育新一代信息技术产业集群。进入信息时代，大数据技术作为一种新兴产物，能够帮助我们从各种海量数据当中高效地对数据信息进行收集、筛选以及处理，从而发现具有价值的信息。近年来，随着大数据技术在各个体育赛事领域的运用越来越深入，职业体育赛事也迎来了革命性的变化。作为代表着现阶段全球最高竞技水平的篮球联赛——NBA，其对于大数据技术的应用也走在世界的前列。哈佛大学的Kirk·Gusbury在2012年对于NBA的大数据分析，彻底改变了这项运动[1]。NBA大数据信息技术的运用，让这个联盟的竞技水平在大数据来袭的时代变得更快、更高、更强。

　　目前大数据技术在NBA中的应用主要集中在以下四个方面：大数据技术辅助球员进行训练、运用大数据技术制定球队战术、通过大数据技术保障球员竞技状态、运用大数据技术来扩大NBA的影响力[2]，而对于球员类别、球队结构以及教练对球队战绩的影响的研究较少。传统的篮球球员类型主要分为五类，即中锋、大前锋、小前锋、得分后卫以及控球后卫，而随着篮球竞技水平以及风格的不断变化和发展，现如今球员类别之间的界限已经变得越来越模糊，为什么洛杉矶湖人队在2012-2013赛季组建的豪华阵容“F4”在季后赛第一轮就惨遭淘汰，而金州勇士队如今组建的“死亡五小”阵容就可以在联盟当中叱咤风云呢？显然，单凭传统的球员理念已经不能很好地解释球队的配置问题。本文的研究主题为“NBA球员及球队配置数据分析与评价”，希望能够通过主成分分析、聚类分析以及回归分析等数据挖掘的方法，整理出不同类型、竞技水平的球员，分析各个球队的球员配置结构，为球队配置、交易球员、教练，选择战术类型给出一定依据，并由NBA辐射到CBA，为国内的篮球职业联赛提供一定的参考价值。

　　NBA作为全世界篮球竞技水平最高、影响力最大的职业篮球赛事，不仅深受球迷们的喜爱，而且也得到了越来越多的体育学、统计学、运筹学以及计算机科学方面的专家和学者的关注，下文主要阐述部分国内外专家和学者运用数据挖掘和数据分析技术对于NBA的研究状况。

　　国外关于大数据技术在NBA的应用研究很早就开始了，首先是NBA内部对于大数据技术的引进。早在1995—1996赛季，全球最大的信息技术和业务解决方案公司——IBM，就为NBA开发了AdvancedScout这一数据挖掘应用软件，并将其运用到当时全联盟中29支球队中的16支，收到了广泛好评。截至今日，仍然有许多球队在利用AdvancedScout系统来安排自己的战术组合。近年来，NBA联盟又与Stats公司合作，引进了该公司的大数据SportVu球员追踪系统，负责记录并追踪篮球与球员的运动。SportVu将提供持续的数据流和创新的统计数据，包括距离、速度、球员之间的间隔以及控球情况等，从而能够实现目标性更强的分析。同时，NBA还与SAP合作推出了HANA平台，一方面，将复杂的数据重新组织，创新数据的呈现方式，增强数据与球迷的交互性，例如该平台可以把自1947—1948赛季以来的NBA共计超过4500万亿个数据段在其官网上用一种更为直观简便的检索方式得到。另一方面，针对球队、球员的基础数据进行分析，构建新指标，以此衡量球队和球员的表现。

　　除了NBA官方对于大数据技术的应用以外，国外也有许多学者利用大数据技术对NBA进行了研究。DeanOliver被认为是NBA数据挖掘与数据分析的领袖，他的大部分工作成果都刊登在其个人网站上，2003年DeanOliver出版了第一本书《BasketballonPaper》，又在2006年开始担任丹佛掘金队的数据分析师。

　　在2018年的MSO会议上的《UsingLogicRegressionAlgorithmtoAnalyzeandPredictNBAGameData》一文中，作者通过收集近三年来NBA球员、球队、赛季和联盟的基本统计数据，采用K-Means算法对数据进行分析，根据球队实力对分析结果进行排序，分成五个等级，并采用机器学习当中的逻辑回归方法对每一场比赛与获胜队伍之间的关系进行分析，最后通过Python对每一场比赛中每个队伍的胜率进行预测，并与该队的实力进行比较，验证预测结果[6]。

　　以上是国外学者和专家将大数据技术运用到NBA当中的研究情况，可以发现目前的研究主要是对于球队和球员的各项技术统计指标、球员运动时的身体状况进行分析，同时也有专家希望通过大数据技术来增强NBA的观赏性和交互性，但是对于不同球队的球员配置结构的研究较少。

　　1994年，中央电视台第一次通过卫星，转播了当年的全明星赛和总决赛，标志着国内直播NBA比赛的开端。1999年王治郅被NBA的达拉斯小牛队在第二轮选秀中选中，2002年姚明以状元的身份被休斯顿火箭队选中，随着这两名国人迈入NBA的大门，这项美国的顶级篮球赛事也得到了越来越多的关注。

　　2005年，向政发表了一篇名为《2003—2004赛季NBA篮球联赛火箭队与湖人队实力比较分析》，文中采用数理统计法，对该赛季火箭队和湖人队在季后赛中5场比赛的投篮命中率、篮板球数、失误和犯规等方面的数据进行了比较分析，得出了“火箭队在对阵湖人队的这5场季后赛当中，虽然总共只输了27分，但实力却与对手存在着较大差距”这一结论[7]。该文是国内较早的对NBA进行数据分析的文献。

　　2009年曾玉华、杨徐昕和成夏炎基于08年大学生数学建模大赛的题目，通过统计分析与拟合方法获得了影响比赛的主要因素，借助MATLAB软件计算出各因素的权重，建立线性回归模型与正态分布模型，发明了类型匹配法，用于NBA赛程的分析与评价[8]。

　　韩伟和王雷在2010年攥写的《NBA“位置模糊”球员与传统位置球员攻防能力的对比分析》一文中，把研究的方向放在了不同球员的类别和属性上，利用数理统计法对彼时NBA“位置模糊”的球员和传统球员在攻防两端的能力进行了分析研究[9]。同年五月，陈建宝、肖林、许世杰、林炳灿运用主成分分析考察了NBA各队核心运动员、替补运动员的能力，运用相关分析和聚类分析研究运动员的能力和球队战绩之间的关系，同时还运用了统计学当中的非参数检验对球队在主客场当中的成绩差异进行了分析，最后提出将这些研究结果运用到CBA当中[10]。

　　马遥在2014年对计算机数据挖掘技术在NBA当中的应用成果进行了分析，同时比较了NBA联赛和CBA联赛所采用的数据分析方法，对于数据挖掘技术在CBA应用的可行性和方案构建提出了合理化建议[11]。2018年，赵益鑫对于大数据在NBA中的应用情况进行了研究，他认为数据挖掘和数据分析技术对NBA产生了深刻的影响，并且在NBA联盟提高球队的竞技水平、规避球员伤病、衡量球员价值、定义选秀价值以及为球迷提供服务和游戏开发等方面扮演着至关重要的角色[12]。

　　国内早期的研究主要是运用数理统计法对NBA的相关数据进行分析，而随着计算机技术的发展，越来越多的学者开始采用数据挖掘和数据分析技术对NBA进行研究，并根据研究结果为国内的CBA赛事给出一些建议。

　　本课题的研究是根据NBA在2018—2019赛季30支球队及其球员、教练各项指标数据而展开的。近年来，联盟当中能够取得总冠军的球队，无一不是具有豪华的球队配置，球队中至少具有两名及以上的巨星。然而正如前文所说，球队中具有多名球星却并不一定能够保证球队取得好成绩，这是否与不同类型的球员组建起来而形成的不同类别球队的球员结构有关呢？教练个人对于球队的表现又有多大的影响？为了解决以上问题，本课题主要的研究内容及目标主要有以下几个方面：

　　对球员技术统计各项指标实现主成分分析，在主成分分析的基础上完成各种聚类算法R语言的实现（其中AP算法分别在R和Python上实现了一次）

　　利用轮廓系数评估各个聚类算法的运行结果，选取最优的聚类结果，将联盟中的所有球员分成不同的类别，并获取30支球队的球员结构

　　在球员结构的基础上对球队实现AGNES算法，并探究球队战绩与其球员结构的关系。

　　进行回归分析，探究球队胜场与球员类别、教练各项指标的关系，并对模型实现交叉验证。

　　本文在阐述了现如今NBA对于各项大数据技术的应用情况的基础上，详细分析了NBA球员及球队配置数据分析与评价所涉及的整体结构、关键技术和方法，描述了各个方法的原理及功能，通过R语言和Python对收集到的数据进行了各个方法的实现，并对算法的实际运行效果进行有效分析、评价及总结，进一步完善和优化分析结果。本文分为七章，组织结构如下：

　　第一章，绪论。首先分析了本课题的选题背景和研究意义，然后介绍了目前NBA对于大数据技术的应用、聚类分析、回归分析的研究现状，并阐述了本课题的研究目标和内容，梳理本文的组织结构。

　　第二章，研究方法与工具的介绍。介绍了NBA球员及球队配置数据分析与评价中涉及的相关技术，首先介绍了数据挖掘的理论，即主成分分析、聚类分析和回归分析，然后介绍了本文使用的数据挖掘工具。

　　第三章，数据获取与预处理。分别利用R语言爬虫和手动录入的方式，收集本课题需要用到的球员、球队以及教练的数据，并根据各算法的要求，对收集到的数据进行数据清洗和变换。

　　第四章，球员聚类分析。首先阐述球员聚类分析所涉及的各个方法的理论原理，包括：主成分分析，划分聚类方法中的K-Means算法、PAM算法、AP算法，。层次聚类方法中的最短距离法、最长距离法，基于模型聚类方法中的EM算法，基于密度的聚类方法中的DBSCAN算法。然后通过R和Python对算法进行实现，最后通过模型评价，选择最优的聚类算法得到聚类结果并获取球员结构。

　　第五章，球队聚类分析。利用R语言把层次聚类方法中的AGNES算法在第四章得到的球员结构数据上进行实现，同时对模型进行评价。

　　第六章，教练与球员回归分析。以球队常规赛胜场为因变量，教练和球员的各项指标为自变量，研究球队胜场和教练、球员之间的关系，并利用交叉验证检验模型。

　　主成分分析（即PrincipalComponentAnalysis，下文简称PCA）最早是由KarlPearson针对非随机变量而引入的，在后来的研究中H·霍特林将这一方法推广到了随机向量的情形。PCA是一种将数据降维的技巧，它可以将一组数据中的多个相关变量转化少数几个不相关的综合变量，如下图：

　　图中，X1至X5即为多个相关变量，PC1、PC2即为不相关的综合变量，也就是主成分，这些主成分是多个相关变量的线的加权组合，对初始变量集的方差解释性最大。同样地PC2也是初始变量的线性组合，解释性排第二，同时还与PC1正交（不相关）。后面的每一个主成分也是同样的情况。

　　由原始数据Xl的协方差矩阵∑x，求出其特征根，即解方程∑x-λI=0，可得特征根λ1≥λ2≥…≥λp≥0。

　　计算累积贡献率，给出恰当的主成分个数。（Fi=UTiX,i=1,2,…，p）

　　计算所选出的k个主成分的得分。将原始数据的中心化值X*i=Xi-EQ\*jc2\*hps12\o\ad(\s\up11(—),X)代入前k个主成分的表达式，分别计算出各单位k个主成分的得分，并按得分值的大小排队

　　聚类分析（ClusterAnalysis）是机器学习当中一种典型的非监督式的算法。

　　Everit在1974年最早提出了聚类的定义，要求簇内对象在空间中相对紧凑，且簇内任意两对象之间的距离要小于不同簇的任意两对象的距离[13]。聚类分析的目的在于把样本数据中相似的对象归为一类，而把差异大的对象区分开，其生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同簇的对象彼此相似，而与不同簇的其他对象彼此相异[14]，如下所示：

　　之所以称聚类分析是非监督式的学习，是因为尽管部分聚类算法在一开始需要人为设定一些参数或是簇的数目，但是聚类分析不需要人为地指定各个簇的标签，这也是聚类与分类最大的不同点。

　　随着数据挖掘与数据分析技术的发展，聚类算法的类别也变得越来越多元化，目前在数据挖掘领域中的聚类算法大致可以分为以下几类[15]：

　　以上内容简单介绍了聚类分析的定义以及类别，根据本文研究主题所需要处理的数据类型以及算法实现的难易程度，本课题采用划分聚类中的K-Means算法、PAM算法、AP算法，层次聚类中的最短距离法、最长距离法、AGNES算法，基于模型的聚类中的EM算法以及基于密度的聚类中的DBSCN算法对数据进行了聚类，具体的算法原理以及实现情况详见第四、五章。

　　回归是一个广义的概念，通常指那些用一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的方法。具有相关关系的变量之间虽然不具有确定的函数关系，但是可以通过大量的观测数据来发现它们之间的统计规律，数理统计中研究这些规律或研究变量间相关关系的方法，就是所谓的回归分析。回归分析能够用于挑选与因变量相关的自变量，可以描述二者间的关系，也可生成一个等式，用自变量来预测因变量。

　　用一个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的形式源自数据形式，不事先设定

　　目前使用得最多的回归方法是OLS回归（最小二乘法回归），它包括简单线性回归、多项式回归和多元线性回归，本文所使用的回归也是OLS回归，其模型形式如下：

　　第i次观测对应的因变量的预测值（具体来讲，它是在已知预测变量值的条件下，对Y分布估计的均值）

　　一般情况下，网络爬虫需要具备一定的HTML以及CSS的相关基础知识，对于刚入门的学者来说学习这些知识需要花费大量的时间，而SelectorGadget插件可以很好地解决这个问题。该插件能够和Chrome浏览器结合使用，可以为网站的元素生成CSS选择器，帮助我们快速找到HTML的节点信息。SelectorGadget的具体使用方法见第三章。

　　R语言和Python都是当今大数据时代主流的开源编程工具，二者都定位于数据挖掘以及算法编制[16]，它们的主要对比如下：

　　R是S语言（贝尔实验室）的一种实现。R的设计和演进由R核心组和R基金会处理。R的软件环境由C、Frotran和R编写。

　　Fe(III)-S(IV)体系中酚与芳香胺光氧化的定量结构活性相关研究.docx

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