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我对篮球充满热情。无论是打球、观赛还是谈论篮球，我都乐在其中。有时，我会和朋友们讨论一些有趣的话题，比如“如果科比和勒布朗单挑，谁会赢”。为了结合我的两大兴趣——篮球和数据分析，我决定启动一个机器学习项目。

去年夏天，金州勇士队失去了连续两年获得NBA总决赛最有价值球员（MVP）的凯文·杜兰特，引进了德安格洛·拉塞尔。这引起了体育分析师们的广泛讨论，他们纷纷猜测拉塞尔在勇士队的表现如何。这也促使我思考一个问题：拉塞尔将如何适应勇士队的节奏？是否可以利用机器学习技术来分类NBA球员，并预测他们与特定球队的契合度？

本研究的主要目标是识别不同类型的球员，并根据他们在球场上的角色和对空间的利用来确定他们的定位。

在本项目中，得分、篮板、助攻、抢断和盖帽等数据不会作为特征使用，因为这些数据依赖于出场时间和投篮次数等指标。将这些数据作为特征可能会导致最终结果过于依赖这些因素，从而偏离项目的核心目标。在接下来的研究方法部分，我将详细介绍所有选定的特征。

数据收集与处理

数据由Python和Selenium工具从stats.nba.com网站提取并整理而成。我们选择了主要基于上场频率的特征，如“背身单打频率”和“防守绕掩护频率”。这些特征的具体含义可以在stats.nba.com的帮助页面找到。

我们从最初的531名球员中筛选出了272名球员。剔除了出场时间不足半个赛季或1000分钟的球员，以保证数据的稳定性。以下是一些代表性球员名单：

• 布拉德利·比尔
• 卡尔·安东尼·唐斯
• 德雷蒙德·格林
• 勒布朗·詹姆斯
• 扬尼斯·安特托昆博

我们最终选定了41个特征，这些特征主要描述了球员的站位和运球方式。

研究方法与模型选择

本项目采用无监督学习的方法，以确定球员的类型。为了达到最佳效果，我们需要考虑两个关键因素：簇的数量和模型的选择。

• 簇的数量：为了突出球员之间的显著差异，同时避免过度细分，我决定将簇的数量设定为10个，以符合篮球场上五名球员的配置。

• 模型选择：经过多次实验，我发现K-Means算法在实现研究目标方面最为有效。DBSCAN和Mean Shift虽然也能产生结果，但包含了很多只有一名球员的簇。

研究结果

通过对数据的分析，我们得到了十个不同的簇，每个簇代表了一类具有相似特征的球员。以下是各组的特征概述：

第一组

这一组的代表性球员包括史蒂芬·库里。他们具有较高的“防守单打投篮率”。

第二组

这一组的球员如卡尔·安东尼·唐斯，他们擅长“防御背身单打率”和“背身单打触球率”。

第三组

这一组的球员如德雷蒙德·格林，他们擅长“接球投篮率”和“防守定点投篮率”。

第四组

这一组的球员如约什·理查德森，他们擅长“防守篮板球间隔”和“防御挡拆执行率”。

第五组

这一组的球员如勒布朗·詹姆斯，他们擅长“长运球投篮率”、“防御单打率”和“防御挡拆执行率”。

第六组

这一组的球员如尼古拉斯·巴图姆，他们擅长“快攻率”和“防守背身单打率”。

第七组

这一组的球员如德安德烈·乔丹，他们擅长“其他防御战术概率”和“近对抗投篮率”。

第八组

这一组的球员如扬尼斯·安特托昆博，他们擅长“防守篮板球率改变”和“防守定点率”。

第九组

这一组的球员如克莱·汤普森，他们擅长“防御手递手率”和“无防守投篮率”。

第十组

这一组的球员如史蒂夫·亚当斯，他们擅长“防御挡拆执行率”和“防御空切率”。

结论与展望

研究结果令人惊讶。通常认为顶级得分手如史蒂芬·库里应该与其他明星球员归为一组，但我们的模型将他分在了第一组，这一组的球员大多能力较为普通。相比之下，第五组则包含了许多明星球员，他们的共同特点是“长运球投篮率”、“防御单打率”和“防御挡拆执行率”。

对于勇士队而言，德安格洛·拉塞尔和史蒂芬·库里均属于第五组，这表明两人可能在场上能够很好地配合。未来，我们将继续分析各组球员的具体特征，探索如何进一步提升球员的表现。

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