摘 要： 对于竞技体育比赛结果有很多预测方法，本文归纳了几篇利用数据挖掘方法预测NBA比赛结果的文献。
关键词：竞技体育；NBA比赛预测；神经网络；聚类算法
一、引言
体育竞赛作为一个特别具有吸引力的研究领域，有三个主要原因。首先第一个原因，体育联盟是一个相对孤立的系统，外部影响少，不受约束。此外，随着时间的推移，它在相同的条件和相同的规则下被近似地复制。第二个原因是海量的可用数据使得学习他们的统计模式成为可能。第三个原因是它们很受欢迎，竞技体育比赛一直以来都是人们关注的焦点，每个人都有自己喜欢的球队和战队，每个粉丝都希望自己的主队能够获得胜利，因此如果有方法能够有效的预测竞技体育比赛的结果，能够获得巨大的商业利益。博彩公司市场十分依赖这个巨大的商业利益，所以博彩公司市场的生存发展需要一个准确的赛前比赛结果预测。
篮球活动发明于1891年，至今已经有一百多年的历史了，美国作为篮球的发源国，他们的美国职业篮球联赛（NBA——一个国际集团）在全世界非常的流行，每一只球队都有成千上万的球迷，博彩公司肯定不会放弃这块巨大的肥肉，因此也有许许多多的预测NBA比赛结果的方法应运而生。
关于比赛的技术统计方面的研究。叶庆辉和邓飞进行了男子篮球比赛常规技
术统计指标与比赛名次相关关系的分析研究[1], 杨振兴、白洁和姚健对 NBA 大数据进行了统计研究[2]。
二、方法
（一）技术系数ϕ
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