【摘 要】
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首先对传统的K-means算法进行改进,在采用K-means算法进行聚类前,先通过AP聚类完成初始聚类中心的筛选,从而提高K-means算法的聚类效率;其次针对海量的电力数据问题,提出海量
【机 构】
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国家能源局电力可靠性管理和工程质量监督中心
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首先对传统的K-means算法进行改进,在采用K-means算法进行聚类前,先通过AP聚类完成初始聚类中心的筛选,从而提高K-means算法的聚类效率;其次针对海量的电力数据问题,提出海量数据挖掘架构,并引入FH多模态融合技术实现用户多表情的采集;最后以某地区100户电力客户的用电行为数据进行聚类。结果表明,经过改进聚类的到8类聚类中心,并依据聚类将这8类分为不同特征的大用户。通过聚类划分,有效展示了电力客户的特征,为电力企业的差异化服务提供了有力参考。
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