javaNBA十大巨星

以下是Java中输出NBA历史十大巨星的代码：

System.out.println("------------NBA历史十大巨星-----------");

请注意，这段代码只是输出了一段字符串，并没有实际列出十大巨星的信息。如果您需要列出十大巨星的信息，您需要在代码中添加相应的数据和逻辑。

相关问题

NBA历史前50大巨星

以下是NBA历史前50大巨星的排名：

1. 迈克尔·乔丹（Michael Jordan）
2. 拉里·伯德（Larry Bird）
3. 魔术师约翰逊（Magic Johnson）
4. 比尔·拉塞尔（Bill Russell）
5. 奥斯卡·罗伯特森（Oscar Robertson）
6. 威尔特·张伯伦（Wilt Chamberlain）
7. 科比·布莱恩特（Kobe Bryant）
8. 蒂姆·邓肯（Tim Duncan）
9. 杰里·韦斯特（Jerry West）
10. 卡里姆·阿卜杜勒-贾巴尔（Kareem Abdul-Jabbar）
11. 朱利叶斯·欧文（Julius Erving）
12. 伦纳德·弗洛伊德（Lenoard Fournette）
13. 卡尔·马龙（Karl Malone）
14. 莫西·马龙（Moses Malone）
15. 查尔斯·巴克利（Charles Barkley）
16. 艾伦·艾弗森（Allen Iverson）
17. 费城76人乔治·麦肯（George Mikan）
18. 艾尔金·贝勒（Elgin Baylor）
19. 斯蒂夫·纳什（Steve Nash）
20. 詹姆斯·哈登（James Harden）
21. 凯文·加内特（Kevin Garnett）
22. 阿尔吉·贝勒（Archie Bel）
23. 詹姆斯·沃西（James Worthy）
24. 约翰·哈维切克（John Havlicek）
25. 科林·考珀（Kawhi Leonard）
26. 伯纳德·金（Bernard King）
27. 艾迪·琼斯（Eddie Jones）
28. 吉姆·邦德（Jim Boud）
29. 鲍勃·卡尔（Bob Cousy）
30. 波比·琼斯（Bobby Jones）
31. 格兰特·希尔（Grant Hill）
32. 贾马尔·威尔士（Jamaal Wilkes）
33. 瑞克·巴里（Rick Barry）
34. 克莱德·德雷克斯勒（Clyde Drexler）
35. 约翰·斯托克顿（John Stockton）
36. 埃尔文·海耶斯（Elvin Hayes）
37. 格奥尔格·加瓦尼（George Gervin）
38. 丹尼斯·罗德曼（Dennis Rodman）
39. 阿尔·杰弗森（Al Jefferson）
40. 肖恩·肯普（Shawn Kemp）
41. 杰森·基德（Jason Kidd）
42. 克里斯·波什（Chris Bosh）
43. 安东尼奥·麦克迪斯（Antonio McDyess）
44. 贾森·威廉姆斯（Jayson Williams）
45. 恩尼斯特·威廉姆斯（Eniest Wil）
46. 维诺·贾努比利（Manu Ginobili）
47. 格伦·莱斯（Glen Rice）
48. 丹尼尔·吉布森（Daniel Gibson）
49. 布莱恩·斯卡拉布林（Brian Scalabrine）
50. 萨姆·卡塞尔（Sam Cassell）

CBA球员季后赛总得分和每个球员的比赛详细数据收集了5000条CBA职业篮球运动员的各项比赛数据，其中包含多位全能巨星球员的投篮、三分球、罚球、助攻、抢断次数和季后赛总得分等13个变量信息。资料见CBA.xlsx。 请绘制5000名球员20个变量的相关系数图，并写出最高相关的变量，请对数据集进行主成分分析，写出主成分分析在哪里及选择主成分的理由的r语言代码

抱歉，我无法进行数据可视化，但是我可以提供主成分分析的r语言代码并解释如下：

首先，加载数据集：

data <- read.xlsx("CBA.xlsx", sheet = 1, header = TRUE)

然后，对数据集进行主成分分析：

pca <- princomp(data, cor=TRUE)

其中，`princomp`函数执行主成分分析，`cor=TRUE`表示使用相关系数矩阵。

接下来，显示主成分分析的结果：

summary(pca)

该命令将显示每个主成分的贡献率和累积贡献率，以及与每个主成分相关的变量。

对于选择主成分的理由，通常选择累积贡献率大于85%的主成分。因此，您可以使用以下命令找到累积贡献率：

cumsum(pca$sdev^2/sum(pca$sdev^2))

这将显示每个主成分的累积贡献率。最高相关的变量是可以从相关系数矩阵中得到的。