Алгоритмы кластеризации группируют футбольные команды на основе сходства по множеству параметров результативности, выявляя естественные архетипы команд, которые информируют прогнозные модели. Вместо того чтобы рассматривать каждую команду как полностью уникальную, кластеризация определяет группы команд со схожим стилем игры, тактическим профилем и характеристиками результативности — позволяя нашим моделям заимствовать прогнозную силу от сопоставимых команд и повышать точность для матчей с ограниченной прямой историей встреч.

K-Means кластеризация для архетипов команд

Кластеризация методом K-Means разделяет команды на k групп на основе их многомерных профилей результативности. При применении к таким признакам, как процент владения мячом, интенсивность прессинга, прямолинейность передач и высота оборонительной линии, K-Means обычно выявляет 4-6 естественных архетипов: доминирующие во владении команды, прямолинейные контратакующие команды, агрессивно прессингующие команды, низко обороняющиеся команды, сбалансированные середняки и хаотичные команды с высоким показателем голов как забитых, так и пропущенных. Каждый архетип имеет отличительные прогнозные характеристики, которые используют наши модели.

Анализ тактических противостояний

Кластеризация позволяет проводить глубокий анализ тактических противостояний. Исторические данные показывают, что определённые архетипы команд выступают значительно лучше или хуже против конкретных стилей соперника. Команды с низким оборонительным блоком исторически хорошо играют против команд, владеющих мячом (которым трудно взломать организованную оборону), но плохо — против прямолинейных команд (которые обходят прессинг длинными передачами). Наши модели используют эти паттерны противостояний на уровне кластеров для корректировки прогнозов на основе тактического взаимодействия двух конкурирующих архетипов.

Иерархическая кластеризация для профилирования лиг

Иерархическая кластеризация — построение дерева вложенных кластеров — полезна для понимания того, как лиги и команды соотносятся друг с другом. Применённая к нескольким европейским лигам, иерархическая кластеризация показывает, какие лиги разделяют похожий игровой стиль (Премьер-лига и Бундеслига группируются вместе из-за высокой интенсивности, тогда как Ла Лига и Серия А — из-за тактического акцента). Эти кластеры на уровне лиг помогают калибровать межлиговые прогнозы для еврокубков.

Динамическая кластеризация на протяжении сезона

Стиль игры команд не статичен: смена тренера, ключевая травма или тактическая эволюция могут сместить принадлежность команды к кластеру в середине сезона. Наши модели регулярно перезапускают алгоритмы кластеризации (обычно каждые 5 туров), позволяя командам менять принадлежность по мере изменения стиля игры. Такая динамическая кластеризация гарантирует, что наши корректировки прогнозов на основе тактических противостояний отражают текущий стиль каждой команды, а не её профиль начала сезона.