该设计旨在运用K-Means聚类算法对NBA球员数据进行聚类分析。通过该设计，主要解决的问题是如何根据球员的统计数据将他们划分为不同的聚类群组，以便更好地理解和比较球员之间的表现和特征。在这个设计中，主要采集了包括得分、篮板、助攻等多个方面的NBA球员数据。然后，利用K-Means聚类算法对这些数据进行聚类分析。通过轮廓系数法和拐点法选择聚类数量和距离度量标准，将球员划分为具有相似统计特征的群组。分析结果可以帮助教练、球探和球队管理层更好地了解球员的能力、定位和潜在价值。此外，该设计还具有一些特色设计。首先，它考虑到了球员在不同位置上的差异性，并针对不同位置的球员进行了分组分析。其次，该设计使用了合适的特征选择和数据预处理技术，以确保得到准确且有意义的聚类结果。最后，为了增加应用性，该设计提供了一个可视化界面，使用户可以直观地查看和比较不同聚类群组的球员数据。该毕业设计通过K-Means聚类算法对NBA球员数据进行了聚类分析，解决了如何根据球员统计数据划分聚类群组的问题。它具有明确的目标和功能，并且特色设计使其具有实际应用性。
图 1 数据采集结果
图 2 数据清洗结果
图 3 每场比赛投篮得分的分布直方图
图 4 罚球命中率与场均得分的关系散点图
图 5 助攻、分钟和比赛进行场次的箱线图
图 6 特征相关性检验
图 7 特征方差检验
图 8 特征卡方检验
图 9 特征结果
图 12 聚类分析拐点法
图 13 轮廓系数法
图 14 聚类分析结果
根据聚类结果进行描述：
第一类代表了一组在三分命中率、罚球命中率、进攻、防守、篮板、抢断、助攻、得分、命中率等特征上表现较为均衡的球员。
第二类代表了一组在得分、命中率等特征上表现出色的得分型球员。
第三类代表了一组在篮板、抢断等特征上具有突出表现的防守型球员。
第四类代表了一组在助攻、进攻等特征上具有突出表现的组织型球员。
第五类代表了一组在各项特征上表现较为平庸的球员。
![现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int)，已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法](https://ucc.alicdn.com/b3c447iaqrtq2_20240813_8507e56fc1e0475c88702b767789ed11.png?x-oss-process=image/resize,h_160,m_lfit)