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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 1,589 - 1,603 (15page)
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This study aims to provide a quantified scientific analysis index by subdividing groups according to game results, relevant factors affecting player performances and clustering of groups with similar level of performances. In order to conduct this study, 2970 games in 11 regular seasons of a total of 10 teams from 2003 to 2013 were analyzed using the Decision Tree of Data Mining based on the relevant factors affecting game. A Two-Step Cluster Analysis was performed to cluster the target teams. The results are as follows:
First, the most significant factors determining game results are defensive rebound and assist. Prediction on total game results showed 69.4% while winning prediction rate showed 74.1% with a 64.8% of losing prediction rate.
Second, as a result of the cluster analysis based on the factors extracted from decision tree, 3 clusters were formed. Cluster 1 was composed of Team 1(Jeonju KCC), Team 5(Seoul Samsung), Team 8 (Changwon LG) and Team 10(Ulsan Mobis). Cluster 4 was composed of Team 4(Busan KT) and Team 7(Wonju Dongbu).
First, the most significant factors determining game results are defensive rebound and assist. Prediction on total game results showed 69.4% while winning prediction rate showed 74.1% with a 64.8% of losing prediction rate.
Second, as a result of the cluster analysis based on the factors extracted from decision tree, 3 clusters were formed. Cluster 1 was composed of Team 1(Jeonju KCC), Team 5(Seoul Samsung), Team 8 (Changwon LG) and Team 10(Ulsan Mobis). Cluster 4 was composed of Team 4(Busan KT) and Team 7(Wonju Dongbu).
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 논의
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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