Multi-Dimensional Clustering of Roles in the NBA /
Tesis que, a través del análisis de datos, tomando como base las estadísticas de diecinueve temporadas de la NBA, muestra que las posiciones de los jugadores de basquetbol pueden ser más que las cinco consideradas tradicionalmente; usando un análisis multidimensional de agrupamiento a través de las...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Formato: | Tesis Libro |
| Idioma: | Inglés |
| Publicado: |
Guadalajara, México :
edición de autor,
2021
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| Temas: | |
| Acceso en línea: | Ver documento en línea |
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| Resumen: | Tesis que, a través del análisis de datos, tomando como base las estadísticas de diecinueve temporadas de la NBA, muestra que las posiciones de los jugadores de basquetbol pueden ser más que las cinco consideradas tradicionalmente; usando un análisis multidimensional de agrupamiento a través de las técnicas DBSCAN, mezcla gaussiana y K-Means, se pueden identificar diferentes clasificaciones de jugadores según su estilo de juego, las cuales pueden ser utilizadas para redefinir el rol que pueden jugar en sus equipos. Estos nuevos roles se pueden utilizar para identificar reemplazos de ciertos jugadores, contratando a un jugador que realice el mismo rol, o para hacer comparaciones entre nuevos jugadores y aquéllos que juegan un rol históricamente identificado. |
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| Descripción física: | 1 tesis electrónica en línea (48 p.) 1 recurso en línea |