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K-Means聚类分析对2016赛季中超各队进攻能力的研究

2018-03-15张忠德柏延洋王立峰

运动 2018年2期
关键词:中心点控球传球

张忠德,董 健,柏延洋,王立峰,张 伟,王

(1.山东鲁能软件技术有限公司,山东 济南 250101;2.国网山东省电力公司鲁能体育文化分公司,山东 济南 250003;3.北京体育大学,北京 100084;4.国网山东省电力公司,山东 济南 250001)

现代足球发展的一个重要特点是攻守矛盾日益突出,攻防转换快、胜负往往发生在一瞬间,同时各队普遍实行全场紧逼的防守策略,使得进攻遇到了越来越大的阻力,如何评价并提升进攻能力是各队面临的重要课题。在评价进攻能力方面,聚类分析是一种基于数据自身信息来对数据进行分类的方法,可以实现将数据合理的分成若干类,使类别内部的差异尽可能小,类别间的差异尽可能大,在体育领域中,国内学者普遍采用聚类分析对世界杯、欧洲杯等世界大赛各参赛队进攻或防守能力的综合评价,但对中超联赛进攻能力的评价研究较少。本文采用K-Means聚类分析的方法,对2016赛季中超联赛中各队的射门、射正、射正率、角球、传中、全场控球率、在对方半场的控球率、传球、传球成功率、向前传球、向前传球成功率、向前传球占比、进入对方前场、进入对方禁区等14项进攻指标进行综合分析和评价,以探讨量化评价中超各队进攻能力的方法,为提升我国的足球水平提供科学依据和重要参考。

1 研究对象与方法

本文主要采用文献资料法、录像统计法、数理统计法、逻辑分析法,对参加2016赛季中超联赛的16支球队共计240场比赛中的射门、射正、射正率、角球、传中、全场控球率、在对方半场的控球率、传球、传球成功率、向前传球、向前传球成功率、向前传球占比、进入对方前场、进入对方禁区等14项进攻指标进行研究。

2 数据处理

2.1 统计方法原理

K-Means聚类法又叫快速聚类法,可用于大量数据进行聚类分析的情况,它是一种非分层的聚类方法,先对数据进行初始分类,然后逐步调整,得到最终分类。

2.2 K-Means聚类分析计算过程

(1)首先确定需要聚类的类别数据,根据球队综合实力,笔者指定了3个类别,迭代次数为10;由于14项指标数据差异较大,因此将原始数据做标准化处理;(2)通过SPSS22.0统计软件确定3个类别的原始类中心;(3)逐一计算各案例到各类别中心点的距离,将各案例按照距离最近的原则归入各个类别,并计算各类别的新中心点;(4)按照新的中心位置,重新计算各案例距离新的类别中心点的距离,并重新进行归类、更新类别中心点;(5)重复步骤4,直到达成一定的收敛标准或者达到事先指定的迭代次数为止。

2.3 K-Means聚类分析的数据处理过程

2.3.1 初始类中心 表1是SPSS指定的初始类中心,基于足球比赛分析对球队实力(上游、中游、下游)的常规划分,本文指定了3个初始类中心点。

2.3.2 迭代过程中类中心的变化量 表2 为K-Means聚类分析的迭代历史记录表,从表中可知共进行了3次迭代后类中心点没有发生变化,迭代完成。

2.3.3 最终类别中心点 表3为K-Means聚类分析的最终类中心点表,与表1对比可知,聚类中心点的位置发生了变化,这表明在迭代过程中中心点位置发生了转移。

2.3.4 最终类别中心点之间的距离 表4 为K-Means聚类分析的最终类中心点之间的距离表,从表中显见,距离最大的是类别1和类别2,距离最小的是类别2和类别3。

2.3.5 进攻各项指标之间的方差分析表5 为K-Means聚类分析形成后各项进攻指标之间的方差分析表。从表中可见,除了射正率这一指标外,其余13项指标在P<0.01水平上存在显著性差异,说明进攻综合能力的差异体现在这13个指标中,将样本分为5类的K-Means的聚类分析方法是合理、成功的,聚类结果具有科学性和可靠性。

表1 K-Means聚类分析的初始类中心点表

表2 K-Means聚类分析的迭代历史记录表

表3 K-Means聚类分析的最终类中心点表

表4 K-Means聚类分析的最终类中心点之间的距离表

表5 K-Means聚类分析形成后各样本的方差分析表

3 结果与分析

3.1 结 果

表6为聚类分析的结果。由表6可见,本次聚类结果第1类有4支球队,分别时广州富力、山东鲁能、北京国安、广州恒大;聚类结果第2类有5支球队,分别时天津权健、上海申花、上海上港、江苏苏宁、河北华夏幸福;聚类结果第3类的有7支球队,分别是重庆力帆、延边富德、石家庄永昌、辽宁宏运、杭州绿城、河南建业、长春亚泰。对照2016赛季中超联赛积分榜可知,聚类为第一类的除了冠军队广州恒大外,其余球队为传统强队北京国安和山东鲁能以及近年来极具观赏性和攻击性的广州富力队,虽然山东鲁能在2016赛季几度濒临降级,但不可否认的是其防守体系出现了较大问题而导致失球数过多,进攻仍有亮点;聚类为第二类的多为中游球队,其中江苏苏宁更是取得了联赛第二名的好成绩,河北华夏队异军突起,上海的2支球队同样战绩不俗,天津权健也是颇具实力;聚类为第三类的多为下游球队,进攻乏力,在联赛中经常徘徊于降级边缘,其中杭州绿城和石家庄永昌在2016赛季末降组中甲球队。因此可以说,K-Means聚类分析的聚类结果在很大程度上反映了中超各队进攻综合实力的基本面貌。

3.2 分 析

表6表明,聚在第1类以广州恒大为代表的4支球队均表现出强大的进攻能力:整体人员结构合理,球员实力较强;后卫队员助攻能力强,能频频插上助攻且在定位球战术中占据重要地位;中前场配合娴熟,拥有技术出众、视野广阔的前卫队员,能够通过跑位、配合等创造出较多的射门机会;前锋线队员把握射门机会的能力非常强,而且也能通过积极拼抢自己创造射门得分的机会;全队战术素养较高,通过3条线攻防一体化,进可攻退可守,为全攻全守的足球发展注入了新的活力。尤其是联赛冠军广州恒大队,其犀利的进攻和强大的持续压迫能力冠绝群雄。第1类中的山东鲁能队仍具有较强的进攻能力,但是孱弱的后防线以及战术打法的不统一对全队形成了掣肘,本赛季表现欠佳。

聚在第2类的5支球队拥有较强的进攻能力,它们常年征战于中超赛场,积累了丰富的攻防经验,打法相对成熟,具有较强的整体性,能够创造出较多的射门得分机会并由队中出色的前锋队员实现射门得分,它们的突出特点是拥有一定的整体实力,但是在个别位置(尤其是锋线)上拥有实力超群的外援,他们往往具有靠一己之力夺取比赛胜利的能力。

聚在第3类的7支球队受限于整体实力孱弱,使其攻击力薄弱,几乎无法在与中上游球队的交锋中组织起有效进攻,只能疲于奔命。其中杭州绿城和石家庄永昌在赛季末降级;辽宁宏运队由于连年出售球队当打之年的主力球员而连年陷入保级圈、进攻乏力;延边富德作为上赛季的升班马虽偶有上佳表现,但整体实力偏弱;河南建业、长春亚泰和重庆力帆在进攻中也是采取防守反击战术,进攻组织能力较弱。

表6 K-Means聚类分析结果统计表

4 结 论

4.1 应用K-Means聚类分析对2016赛季中超各球队的进攻能力的14项指标进行聚类分析的结果与赛季末的排名吻合度较高,表明K-Means聚类分析对于衡量球队的整体进攻能力具有较大实用价值,分析结果可靠、合理、客观。

4.2 对2016赛季中超联赛16支球队240场比赛的射门、传球等14项进攻指标进行K-Means聚类分析,结果显示各类间在射门次数、射正次数、角球次数、传中次数、全场控球率、在对方半场控球率、传球次数、传球成功率、向前传球次数、向前传球成功率、向前传球成功率、向前传球占比、进入对方前场次数、进入对方禁区次数等13项进攻指标上的差异具有显著性,强队和弱队的实力差距主要体现在这13项指标中。

4.3 以广州恒大为代表的第一类球队具有极强的进攻能力;以上海申花等为代表的第2类球队具有一定的进攻能力,但是球队整体实力受限,无法实现持续、高强度的进攻,竞技状态起伏较大;以杭州绿城为代表的第3类球队一般立足于防守反击、进攻能力有限,无法与中上游球队对抗致使其经常徘徊于降级圈,综合实力最弱。

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