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任务。然而,K-means算法也存在一些限制,例如对初始中心点的敏感性和处理噪声数据的困难性。因此,在实际应用中,我们需要结合具体...
本发明提供一种自适应k‑means聚类算法的用电可靠性评估方法,包括:获取用户数据;确定最大聚类中心数kmax和最小聚类中心数kmin;令聚类中心数k=kmin,对所述用户数据进行聚类;在最大聚类中心数kmax和最小聚类中心数kmin之间确定聚类中心数k值;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。本发明通过先...
本发明涉及一种基于K-means聚类算法的用电客户价值评估方法及系统,方法包括以下步骤:(1)在线获取多个用电客户的多维用电数据;(2)采用K-means聚类算法,基于所述多维用电数据,将多个用电客户分类,得到各维用电数据的聚类中心均值;(3)根据上述各维用电数据聚类均值,采用电力客户价值评估经验方法计算用电客户价值评估...
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,包括以下步骤: 步骤s1、获取用户数据; 步骤s2、确定最大聚类中心数kmax和最小聚类中心数kmin; 步骤s3、令聚类中心数k=kmin,对所述用户数据进行聚类; 步骤s4、在最大聚类中心数kmax和最小聚类中心数kmin之间确定最佳聚类中心数k0值; ...
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于改进k_means聚类算法的发动机状态评估方法,具体步骤如下: [0007] s1:对履带装甲车辆发动机进行实车检测试。 [0008] s2:将s1中取得的数据通过相关性、单调性、预测性及鲁棒性的指标进行计算。 [0009]
轮廓系数是一种综合考虑了样本之间的紧密度和分离度的评估方法。它通过计算样本与自身簇内的平均距离和与其他簇的平均距离,得出一个介于-1到1之间的值。轮廓系数越接近于1,表示聚类效果越好。 四、K-means聚类算法的优势 4.1算法简单易实现 K-means聚类算法的原理简单,实现容易,并且计算效率高。这使得K-means算法...