Geri Dön

Exploring midfield performance PCA and using clustering methods.

Orta saha oyuncularının performansının PCA ve kümeleme yöntemleriyle incelenmesi

  1. Tez No: 890737
  2. Yazar: MOHAMMED ADEM
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Spor, Statistics, Sports
  6. Anahtar Kelimeler: Veri yorumlama-istatistiksel, Data interpretation-statistical
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, futbolcu performans metrikleri üzerinde Temel Bileşen Analizi (PCA) ve kümeleme tekniklerini uygulayarak orta saha oyuncularının beceri kalıplarını incelemektedir. Veri seti, son takvim yılı içinde dünya genelindeki çeşitli liglerden Türk oyuncular ve Türk liglerinde oynayan yabancı ve yerli oyuncular dahil olmak üzere, düzenli olarak orta saha rolünde oynayan veya oynayabilen 318 oyuncudan oluşmaktadır. Savunma yetenekleri, hücum katkıları ve pas kalitesini kapsayan 60 metriğin kapsamlı bir analizi gerçekleştirilmiştir. PCA, veri boyutunu azaltmak ve önemli değişkenliği korumak için kullanılarak, performans kalıplarını ortaya çıkarmıştır. Elbow metodu, K-means kümeleme için optimal küme sayısını belirlemiş ve dört farklı oyuncu kümesi elde edilmiştir. Bu kümeler, çeşitli beceri setlerini ve taktiksel rolleri vurgulayarak, yerli ve yabancı oyuncular arasında ayrıntılı bir karşılaştırma yapılmasını sağlamaktadır. Bulgular, kulüplerin dengeli hücum ve savunma becerilerine sahip çok yönlü oyuncuları dikkate almaları gerektiğini vurgulayarak, oyuncu keşfi ve alımı için stratejik çıkarımlar önermektedir. Bu çalışma, futbolda veri odaklı yaklaşımların önemini vurgulayarak, ileri istatistiksel teknikler aracılığıyla oyuncu performansını ve takım etkinliğini optimize etmek için içgörüler sunmaktadır. Futbol analitiklerinde PCA ve kümeleme entegrasyonu, orta saha oyuncusu performansını anlamak ve geliştirmek için sağlam bir çerçeve sağlayarak, transfer ve taktiksel yerleşimlerde daha bilinçli kararlar alınmasına katkıda bulunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis investigates the performance metrics of midfield players using Principal Component Analysis (PCA) and clustering techniques to identify distinct skill patterns. The dataset comprises 318 players who regularly play or can play in a midfield role, including both Turkish players from various leagues worldwide and domestic and foreign players in Turkish leagues over the last calendar year. A comprehensive analysis of 60 metrics covering defensive capabilities, attacking contributions, and passing quality was conducted. PCA was employed to reduce data dimensionality while retaining significant variability, revealing underlying performance patterns. The Elbow method determined the optimal number of clusters for K-means clustering, resulting in four distinct player clusters. These clusters highlight various skill sets and tactical roles, facilitating a nuanced comparison between domestic and foreign players. The findings suggest strategic implications for player scouting and recruitment, emphasizing the need for clubs to consider versatile players with balanced offensive and defensive skills. This study underscores the importance of data-driven approaches in football, offering insights into optimizing player performance and team effectiveness through advanced statistical techniques. The integration of PCA and clustering in football analytics provides a robust framework for understanding and enhancing midfield player performance, contributing to more informed decision-making in recruitment and tactical deployments.

Benzer Tezler

  1. Development of a machine learning prediction model for construction safety management

    İnşaat iş güvenliği yönetimi için makine öğrenmesine dayalı tahmin modeli geliştirilmesi

    KERİM KOÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASLI PELİN GÜRGÜN

  2. Object manipulation through intuitive hand gestures in virtual reality: The relation between objects' spatial properties and gestures

    Sanal gerçeklikte sezgisel el jestleriyle nesne manipülasyonu: Nesnelerin uzamsal özellikleriyle jestlerin ilişkisi

    ERKUT SIRDAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. HATİCE KÖSE

    DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM

  3. Mimarlıkta otantiklik teknolojileri kartografisi: Teknik aracılar, özneleşmeler ve mimarlık kültürü

    A cartography for technologies of authenticity in architecture: Technical media, subject and the culture of architecture

    HÜSEYİN FURKAN BALCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FUNDA UZ

  4. Orta kademe yöneticilerin kariyer planlaması

    Başlık çevirisi yok

    FİDAN AYKUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN

  5. Ahşap esaslı kompozitler ile endüstriyel ahşap malzemelerin akustik performanslarının karşılaştırılması

    Comparison of acoustic performances of wood-based composites and industrial wood materials

    DAMLA YÜKSEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İç Mimari ve DekorasyonKırıkkale Üniversitesi

    İç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN ÇAMLIBEL