机器学习k-means算法在电竞选手分析中的应用

• 作者: 柯嘉鑫
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 机器学习 数据挖掘 聚类K-means算法 电子竞技 计算机技术
• 年，卷（期）: 2017,（22）
• 所属期刊栏目: 探索与观察
• 页码范围: 40-41
• 页数: 2页
• 字数: 2091字
• 语种: 中文

摘要

随着计算机技术的发展,数据挖掘在很多方面得到应用,尤其是在电竞行业发展迅速的今天,数据挖掘技术被应用到电竞分析中.本研究用机器学习的方法进行数据挖掘,将机器学习中K-means算法应用于电子竞技职业选手,对电竞选手比赛数据的指标进行聚类,划分为三个不同的等级,并对聚类结果进行分析,将个人能力水平数据化,用聚类结果指导职业选手今后的针对性训练以及发展方向,为电子竞技行业标准化、成熟化起到推动作用.本研究旨在推动计算机技术中机器学习的发展,为我国电子竞技提供参考数据,对日后电竞选手分析的亚那就具有很大的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柯嘉鑫		2	1	1.0	1.0