利用无监督学习对职业自行车赛的赛段进行技术分类：对比赛成绩变化性的影响

《Frontiers in Sports and Active Living》：Technical classification of professional cycling stages using unsupervised learning: implications for performance variability

聚类分析揭示山地赛与未铺路面阶段集体性能波动显著升高。研究基于439场国际赛事数据，运用K-means算法构建六类技术阶段模型，证实海拔梯度（β=0.42）和未铺路面占比（β=0.23）是影响骑行者成绩离散度（CV值）的核心技术变量。通过Bootstrap验证聚类稳定性（平均轮廓系数0.62±0.03），显示技术分类与团队策略优化存在强相关性。

　　专业自行车运动是一项高度依赖技术和生理因素的耐力型项目。比赛阶段的特征对车队战术、运动员表现以及整体竞技状态具有深远影响。然而，传统的比赛阶段分类方法往往过于主观，缺乏科学依据，这可能掩盖了实际比赛中出现的技术组合差异。为了更精确地理解这些差异，研究者尝试通过无监督学习方法，如KMeans聚类，建立一个基于客观技术参数的比赛阶段分类体系，并分析这些分类与集体表现差异之间的关系，其中以完成时间的标准差与平均值的比率（即变异系数CV）作为衡量指标。

本研究利用2017年至2023年间439场国际自行车赛事的阶段数据，涵盖了总距离、累计爬升高度、平均相对坡度、铺装路面比例以及非铺装路面比例等关键技术变量。通过KMeans聚类算法，研究人员识别出六个具有显著区分度的技术类别，这些类别不仅在内部结构上具有高度一致性，而且在外部表现上也表现出明显的差异。进一步的验证分析显示，这些聚类结果具有良好的稳定性，平均轮廓指数达到0.62，表明分类具有较高的可信度和重复性。

研究结果表明，技术要求较高的比赛阶段（如相对坡度高、非铺装路面比例大的阶段）通常表现出更高的集体表现差异，即CV值更高。这说明在这些阶段中，运动员之间的战术分化和生理负荷差异更为明显，导致完成时间的波动较大。相反，技术要求较低的阶段（如相对坡度低、铺装路面比例高的阶段）则表现出较低的CV值，意味着运动员在这些阶段中更容易保持一致的节奏和表现。相对坡度被证明是CV变化的最强预测因素，其相关系数达到0.42，显著高于其他变量，如非铺装路面比例（0.23）、总距离（0.18）和累计爬升高度（0.11）。这一发现强调了坡度在比赛策略制定和训练计划中的核心地位。

在时间趋势方面，研究观察到从2017年至2023年，所有技术类别中CV值呈现出总体下降的趋势，表明整体上比赛阶段的集体表现更加趋于一致。然而，使用固定效应模型进行的综合线性趋势分析并未达到统计学上的显著性（p=0.315），这可能意味着虽然CV值有所下降，但这种变化并非在所有阶段中都一致。对于技术要求较高的阶段，如集群2和集群5，CV值的下降尤为明显，尤其是在2019年至2022年期间，这一趋势更加显著。而在技术要求较低的阶段，CV值的变化相对较小，且呈现稳定趋势。这种变化可能与近年来自行车运动在训练方法、技术应用和战略管理方面的进步密切相关。

技术变量对集体表现差异的具体影响分析进一步揭示了不同因素之间的关系。相对坡度每增加一个单位，CV值会相应增加约42%，而非铺装路面比例的影响则为23%。总距离和累计爬升高度的影响相对较小，分别为18%和11%。这一结果表明，虽然总距离和爬升高度对集体表现有一定影响，但相对坡度的显著作用凸显了其在比赛阶段设计和运动员适应中的关键性。特别是在技术要求最高的阶段中，相对坡度的影响进一步放大，相关系数达到62%，这说明在这些极端技术条件下，坡度的波动对完成时间的分布具有更大的影响。

研究还指出，尽管KMeans聚类方法提供了稳定且可重复的分类结果，但其依赖于公开的二级数据，这可能带来一定的偏差。例如，地理空间数据的分辨率限制和分类误差可能影响技术参数的准确性，从而对聚类结果产生干扰。此外，比赛时间的记录方式、中立化策略以及赛事组织的具体规则也可能影响CV值的计算。为了降低这些因素对研究结果的干扰，研究者采用了基于四分位数的异常值筛查、变量标准化以及通过Bootstrap方法进行的聚类稳定性验证。然而，这些措施仍无法完全消除潜在的误差来源。

另一个重要的限制是缺乏直接的生理数据。本研究未能纳入功率输出、心率、主观疲劳感等关键生理指标，这使得我们无法深入探讨外部技术负荷对内部生理反应的具体机制。此外，研究未考虑运动员个体特征和车队策略变量，这可能导致技术特征与CV之间的关系受到未观察到的变量影响。因此，研究结果应被理解为在阶段层面的统计相关性，而非个体层面的因果关系。未来的研究可以结合直接的生理测量数据，如乳酸阈值、心率变异性以及主观疲劳评分，以更全面地评估技术负荷对运动员表现和健康风险的影响。

此外，研究还指出，由于数据来源的限制，所建立的技术分类体系可能在某些特定情境下不完全适用。例如，不同规模的车队、不同类型的赛事（如单日赛与多日赛）、不同的天气条件或特殊的赛道特征（如极端海拔或频繁的侧风）都可能对CV值产生独立影响。因此，为了提高分类体系的外部有效性，未来的研究需要在更广泛的赛事样本中进行验证，并考虑引入更多上下文变量，如风速、气温、赛道长度和团队策略等，以增强模型的解释力和实用性。

本研究的结果对于专业自行车运动的战术制定和训练计划具有重要的实际意义。通过将比赛阶段划分为六个技术类别，研究为车队和运动员提供了更精细的分类工具，使得他们可以根据不同阶段的特点调整比赛策略和训练负荷。例如，在技术要求较高的阶段，车队可能需要提前部署更多资源，以应对可能的战术分化和生理疲劳；而在技术要求较低的阶段，车队则可以更加注重团队协作和节奏控制。这种分类体系还可以用于评估运动员在不同阶段中的适应能力，帮助教练团队制定个性化的训练方案，减少因累积疲劳而导致的伤病风险。

总体而言，这项研究为专业自行车运动的技术分类提供了科学依据，并揭示了技术特征与集体表现差异之间的关系。研究不仅为车队和运动员提供了优化战术和训练的工具，也为体育科学领域提供了新的分析方法。未来的研究应进一步探索生理数据与技术负荷之间的相互作用，并结合更多实际比赛数据，以完善这一分类体系并提高其在不同情境下的适用性。同时，研究结果也表明，随着专业自行车运动的不断发展，技术要求和比赛策略的优化正在显著降低集体表现的波动性，从而提升整体竞技水平。