在KMeans的代码使用示例中,我们看出所有点到质心的距离Inertia指标,并不能作为评估模型好坏的指标。且有标签样本的分类评估指标也不适合聚类,因为聚类没有参考标签可以比较。 第1章 KMeans的适合与不适合场景 1.1 KMeans的本质与适用场景 KMeans的本质是找“质心”的过程,质心是族类样本的均值中心。 这就意味着,K...
K-means聚类算法适用于各种类型的数据集,包括数值型和非数值型数据。而且,K-means算法对于处理大规模数据集也有较好的性能。 综上所述,K-means聚类算法在数据挖掘中具有广泛的应用,并且其效果评估方法可以帮助我们判断聚类结果的好坏。通过K-means算法的应用,可以实现客户细分、图像分割、基因表达数据分析等多个领域的...
K-means聚类油纸绝缘状态针对变压器油纸绝缘单一特征量评估易受多种因素干扰而影响准确性等问题,提出一种基于降维技术与改进K-means聚类的变压器油纸绝缘状态综合灰评估新方法.首先,提出去极化电流谱线末端双点解析法提取3个绝缘老化新特征量.接着,基于特征量的多元评估指标阵,结合组合权重法和降维技术,提出特征量综合...
针对现有技术中存在的不足,本发明提出了一种基于k-means聚类算法的用电客户价值评估方法,通过在线获取与客户相关的脱敏明细数据,分析挖掘客户的用电量、用电增长率、用电类型、信用度、潜在价值等信息,对用电客户进行归类细分,划分形成不同种类的客户群并对客户群的价值进行评估,节约了成本,提高了效率。 本发明采用...
一种自适应k-means聚类算法的用电可靠性评估方法,如图1所示,包括以下步骤: 步骤s1、获取用户数据; 选取中国南方某城市的用户行度数据进行讲解,时间跨度从2019-09-30至2020-10-01,共54148362条数据,包含892421个用户,经过清洗得到用户用电曲线,每个用户52个点。对清洗后的数据进行异常曲线筛除,得到889905条有效的用...
一种基于改进k_means聚类算法的发动机状态评估方法 技术领域 [0001] 本发明涉及发动机状态评估技术领域,具体为一种基于改进k_means聚类算法的发动机状态评估方法。 背景技术: [0002] 目前市场上已有的发动机性能随因为使用年限逐渐退化是一个复杂机械系统退化过程,采用单一特征参数预测发动机剩余寿命都不可避免的存在片面...
K-means聚类算法适用于各种类型的数据集,包括数值型和非数值型数据。而且,K-means算法对于处理大规模数据集也有较好的性能。 综上所述,K-means聚类算法在数据挖掘中具有广泛的应用,并且其效果评估方法可以帮助我们判断聚类结果的好坏。通过K-means算法的应用,可以实现客户细分、图像分割、基因表达数据分析等多个领域的...
数据挖掘是一种从大规模数据集中提取知识和信息的过程,而K-means聚类算法是其中应用最广泛的算法之一。通过K-means聚类算法,可以将基因表达数据中的样本划分为不同的簇,从而发现基因的表达模式和差异。 综…
【目的】将人工智能领域的技术应用于网贷平台风险识别,提出了一种用于P2P网贷平台的风险评估模型,为网贷平台的风险划分提供决策支持.【方法】通过因子分析提取因子指标,进而利用K-means聚类算法对基于因子指标变化后的网贷平台运营数据进行聚类簇的划分,最终通过聚类结果对P2P网贷平台的风险进行划分.【结果】在获取真实网贷...