聚类分析的研究成果主要集中在基于距离（或者称为基于相似度）的聚类方法，用距离来作为相似性度量的优点是十分直观，从我们对物体的识别角度来分析，同类的数据样本是相互靠近的，不同类样本应该相聚较远。K-Means聚类算法是划分聚类方法中最常用、最流行的经典算法，许多其他的算法都是K-Means聚类算法的变种。其主要思想是通过迭代过程将数据集划分为不同类别，使评价聚类性能的准则函数达到最优，使生成的每个聚类类内紧凑，类间独立。 　　  本文介绍并实践了一种无监督的聚类算法——K-Means聚类，结合“簇内离差平方和拐点法”、“轮廓系数法”两种方法进行K值的选取。从虎扑上获取球员数据之后，使用K-Means算法对NBA球员数据集进行聚类，我们通过观察聚类的结果，把球员分成三种类别，可以对比球员的价值，在实际应用中可以作为参考，帮助球队进行人才的挑选。 　　使用pandas中的read_html函数读取虎扑体育网页中的球员数据表，代码如下 　　将结果写入本地文件players.csv，如下图所示 　　原始数据中命中率的格式为x%，需要进行标准化处理转化为数值形式，小数点后保留3位小数。 　　模型的构建主要包括两部分： 　　(1)根据所获数据集，对球员进行聚类分群； 　　(2)结合分类结果对球员状态进行分析，分析球员价值。 2.1球员聚类 最佳k值的确定 　　  本文使用了两种常用的评估方法，用于确定最佳k值：“簇内离差平方和拐点法”、“轮廓系数法”。 　　①　拐点法：在不同的k值下计算簇内的离差平方和，然后通过可视化的方法找到“拐点”所对应的k值。 　　  通过离差平方和的折线图我们能发现k值最好取在3、4、5之间，但还是很难通过观察找到最佳的k值。于是我们采用第二种方法（轮廓系数法）来进行k值的确定。 　　②　轮廓系数法：该方法综合考虑了簇的密集性与分散性两个信息，如果数据集被分割为理想的k个簇，那么对应的簇内样本会很密集，而簇间样本会很分散，轮廓系数的计算公式如下： 　　其中，a(i)体现了簇内的密集性，代表样本i与同簇内其他样本点距离的平均值；b(i)反映了簇间的分散性，其计算过程是：样本i与其他非同簇样本点距离的平均值，然后从平均值中挑选出最小值。

　　有关轮廓系数的计算，我们可以直接调用sklearn子模块metris中的函数silhouette_score。该函数接受的聚类簇数必须大于或等于2，下面基于该函数重新自定义一个函数，用于绘制不同k值下对应轮廓系数的折线图，具体代码如下所示： 　　  观察不同k值轮廓系数折线图，我们能发现k&