使用Kmeans聚类算法对足球比赛进行评估
发布时间
阅读量：
阅读量
实验资源概述
data.txt
实验环境
VMware Workstation
Ubuntu 16.04
Spark-2.4.5
Scala-2.12.10
实验内容概述
通过运用Spark机器学习库所提供的Kmeans算法，对足球赛事相关数据进行聚类分析。
实验步骤概述
一、数据集构成与特征分析
| 序号 | 国别 | 2006年世界杯 | 2007年亚洲杯 | 2010年世界杯 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 韩国 | 17 | 3 | 15 |
| 2 | 沙特 | 28 | 2 | 40 |
| 3 | 卡塔尔 | 50 | 9 | 40 |
| 4 | 泰国 | 50 | 9 | 50 |
| 5 | 越南 | 50 | 5 | 50 |
| 6 | 中国 | 50 | 9 | 50 |
| 7 | 巴林 | 40 | 9 | 50 |
| 8 | 阿联酋 | 50 | 9 | 50 |
| 9 | 伊朗 | 25 | 5 | 40 |
| 10 | 日本 | 28 | 4 | 9 |
通过分析相关数据，可以了解到这10支球队在2006年至2010年期间的比赛表现，其中包括两届世界杯以及一届亚洲杯赛事。为了便于后续的数据处理，对图像中的信息进行了如下调整：针对亚洲杯赛事，将前四名队伍按照其排名进行记录，进入十六强的队伍赋予9分，八强队伍赋予5分，而未参加预选赛的球队则赋予17分。对于世界杯赛事，成功晋级决赛圈的球队则以其最终排名作为依据；未能进入决赛圈的球队中，参加预选赛十强赛的赋予
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~