RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Estudio de técnicas de clustering aplicadas a una competición profesional de fútbol
A1 Mulero Merino, Víctor
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Fútbol
K1 Clúster
K1 Análisis en componentes principales
K1 Análisis de correspondencias
AB En la actualidad, el fútbol es el deporte más importante en Europa y ha evolucionadomucho en cuanto al análisis y optimización del rendimiento de los equipos gracias al usode la estadística y el Big Data. Este Trabajo de Fin de Grado tiene como primer objetivocomparar las cinco grandes ligas europeas de fútbol: LaLiga, Premier League, Serie A,Ligue 1 y Bundesliga para observar las diferencias y similitudes que existen entre losjugadores de cada competición. También se pretende conocer si un procedimiento declasificación no supervisada como el análisis clúster permite clasificar a los jugadores deacuerdo a su posición en el campo a través de las variables disponibles.Se utilizarán datos entre los años 2017 y 2022 abarcando un total de 5 temporadas.Se dispone de información sobre todos los jugadores de cada liga con estadísticas sobrelos partidos en los que participaron. Para el análisis se seleccionarán las variables másimportantes de los diferentes aspectos del juego y se utilizarán para identificar los clústeresque serán analizados posteriormente.
YR 2023
FD 2023
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63244
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63244
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 23-nov-2024