处理器,内置有k-means聚类算法,所述处理器分别与存储器、数据提取单元相连,用于控制数据提取单元提取数据,并对存储器中缓存的数据进行基于k-means聚类算法的用电客户价值评估。 进一步的,所述处理器还包括有算法模块,用于对k-means聚类算法进行更新保存。 当现有的k-means聚类算法需要进行更新改进时,可以对该算法进行...
在该算例中,数据聚类效果评价指标idbi随聚类中心数k变化的曲线如图2所示。 步骤s5、选取最佳聚类中心数k0值下的聚类结果,得到用户用电特征。 由图2可得,当聚类中心数k为14时,出现最小的数据聚类效果评价指标idbi值。选取最佳聚类中心数k0=14,重新进行聚类,如图3所示,得到14个聚类中心,代表14类典型的年用电曲线类...
1,简述kmeans流程 随机初始化k个中心点; 计算所有样本到中心点的距离; 比较每个样本到k个中心点的距离,将样本分类到距离最近的类别中; k个类别组成的样本点重新计算中心点(如在每一个方向上计算均值); 重复2-4,直到中心点不再变化。 2,kmeans对异常值是否敏感?为何? K-Means算法对初始选取的聚类中心点是...
1、该基于改进k_means聚类算法的发动机状态评估方法,履带装甲车辆发动机进行实车检测试得出的数据数据通过相关性、单调性、预测性及鲁棒性的指标进行计算,s2得出的数据利用熵技术确定各评价指标的客观权重,再通过履带装甲车辆发动机基于熵权理想点的多指标综合评价,通过构造多目标决策问题的理想点和负理想点,并以距离理想...