Exploratory Data Analysis on 2018 CrossFit Open Games
The unsupervised machine learning technique of Hierarchical Clustering is employed as a mean to categorize the male and the female athletes competing for the CrossFit® Open Games held in 2018 according to their skills.
In order to group the athletes according to their abilities, each workout, through a Factor Analysis, is associated to an unobservable particular and more relevant skill required in each CrossFit® workout (Strength, Gymnastics, Endurance).
In addition, since different dissimilarity measure may lead to different results, different measures are compared, but the correlation distance dissimilarity measure appears to be the most appropriate for the achievement of the main goal.
The choice of the correlation distance will pave the way to the Cluster Analysis, which is run by means of the agglomerative hierarchical method. Therefore, differences among the formed clusters are shown.
Keywords: CrossFit®, Open Games, Latent Abilities, Cluster Analysis, Performance
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Informazioni tesi
| Autore: | Francesco Atria |
| Tipo: | Laurea II ciclo (magistrale o specialistica) |
| Anno: | 2019-20 |
| Università: | Università degli Studi di Bologna |
| Facoltà: | Scienze Statistiche |
| Corso: | Data Science |
| Relatore: | Christian Martin Hennig |
| Lingua: | Inglese |
| Num. pagine: | 120 |
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