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基于分位数半径的动态K-means算法
被引量：
5
1
作者
程明畅
刘友波
+1 位作者
张程嘉
马铁丰
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期48-55,共8页
K-means算法是应用最广泛的聚类算法之一,但存在明显缺陷:对初始值敏感,还需给定类的数目.层次K-means算法提出将多次k取固定值的K-means运算所得到的中心点作为类的代表,并通过对这些中心点进行层次聚类来得到更好的初始聚类中心,然而...
K-means算法是应用最广泛的聚类算法之一,但存在明显缺陷:对初始值敏感,还需给定类的数目.层次K-means算法提出将多次k取固定值的K-means运算所得到的中心点作为类的代表,并通过对这些中心点进行层次聚类来得到更好的初始聚类中心,然而在中心的融合过程中并没有有效利用类的几何信息.从类的几何特征入手,提出一种基于类的分位数半径的动态K-means算法(QRD K-means).此算法在层次K-means的基础上令每次K-means运算的k值变动起来,且又引入了分位数半径的概念,用样本点到类中心距离的分位数作为类的半径,将样本点间的关系简化为各个类的分位数半径与类中心的关系.通过中心点间距离与分位数半径大小的比较对中心点进行融合形成新类,从而快速给出良好的聚类结果,同时也确定了类的数目.在仿真实验中,通过与不同算法在时间和分类精确度上的比较分析,也证明该方法快速有效.
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关键词
K-MEANS
类的数目
分位数半径
动态K-means
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职称材料
基于分位数半径动态K-means的分布式负荷聚类算法
被引量：
28
2
作者
刘季昂
刘友波
+1 位作者
程明畅
余莉娜
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第24期15-22,共8页
针对电力负荷曲线聚类中传统的K-means算法对初始值敏感以及需给定类数目的缺陷,将一种基于分位数半径的动态K-means算法应用到日负荷曲线的聚类分析中,并进行了分布式的改进以优化计算效率。此算法结合了两种思想:分布式聚类中的局部...
针对电力负荷曲线聚类中传统的K-means算法对初始值敏感以及需给定类数目的缺陷,将一种基于分位数半径的动态K-means算法应用到日负荷曲线的聚类分析中,并进行了分布式的改进以优化计算效率。此算法结合了两种思想:分布式聚类中的局部聚类与全局聚类,以及层次K-means中以多次k取定值时K-means运算所得到的中心点来表示该类。将多次的K-means运算分配到不同子站点,并使每次K-means运算中k不断改变。再从类的几何特征出发,引入了分位数半径的概念,规定样本点与各类中心点间距的分位数表示该类的半径,于主站点中对各类的中心点间距与类的半径进行大小比较,并进行筛选融合来获得新的类,从而实现较为快速地识别类数目,并且得到新的聚类初始中心与结果。最终以某地区606个用户某月的日负荷数据为研究对象,验证了该算法在电力负荷曲线聚类分析中的有效性。
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关键词
电力大数据
聚类
分
析
负荷曲线聚类
分位数半径
分
布式聚类
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职称材料
题名
基于分位数半径的动态K-means算法
被引量：
5
1
作者
程明畅
刘友波
张程嘉
马铁丰
机构
西南财经大学统计学院
四川大学电气信息学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期48-55,共8页
基金
国家自然科学基金(11471264
11401148
+1 种基金
11571282
51437003)
文摘
K-means算法是应用最广泛的聚类算法之一,但存在明显缺陷:对初始值敏感,还需给定类的数目.层次K-means算法提出将多次k取固定值的K-means运算所得到的中心点作为类的代表,并通过对这些中心点进行层次聚类来得到更好的初始聚类中心,然而在中心的融合过程中并没有有效利用类的几何信息.从类的几何特征入手,提出一种基于类的分位数半径的动态K-means算法(QRD K-means).此算法在层次K-means的基础上令每次K-means运算的k值变动起来,且又引入了分位数半径的概念,用样本点到类中心距离的分位数作为类的半径,将样本点间的关系简化为各个类的分位数半径与类中心的关系.通过中心点间距离与分位数半径大小的比较对中心点进行融合形成新类,从而快速给出良好的聚类结果,同时也确定了类的数目.在仿真实验中,通过与不同算法在时间和分类精确度上的比较分析,也证明该方法快速有效.
关键词
K-MEANS
类的数目
分位数半径
动态K-means
Keywords
K－means
number of clusters
quantile radius
dynamic K－means
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于分位数半径动态K-means的分布式负荷聚类算法
被引量：
28
2
作者
刘季昂
刘友波
程明畅
余莉娜
机构
四川大学电气信息学院
西南财经大学统计学院
中国三峡新能源有限公司西南分公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019年第24期15-22,共8页
基金
国家重点研发技术项目资助(2017YFE0112600)~~
文摘
针对电力负荷曲线聚类中传统的K-means算法对初始值敏感以及需给定类数目的缺陷,将一种基于分位数半径的动态K-means算法应用到日负荷曲线的聚类分析中,并进行了分布式的改进以优化计算效率。此算法结合了两种思想:分布式聚类中的局部聚类与全局聚类,以及层次K-means中以多次k取定值时K-means运算所得到的中心点来表示该类。将多次的K-means运算分配到不同子站点,并使每次K-means运算中k不断改变。再从类的几何特征出发,引入了分位数半径的概念,规定样本点与各类中心点间距的分位数表示该类的半径,于主站点中对各类的中心点间距与类的半径进行大小比较,并进行筛选融合来获得新的类,从而实现较为快速地识别类数目,并且得到新的聚类初始中心与结果。最终以某地区606个用户某月的日负荷数据为研究对象,验证了该算法在电力负荷曲线聚类分析中的有效性。
关键词
电力大数据
聚类
分
析
负荷曲线聚类
分位数半径
分
布式聚类
Keywords
power big data
cluster analysis
load curves clustering
quantile radius
distributed clustering
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分位数半径的动态K-means算法
程明畅
刘友波
张程嘉
马铁丰
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于分位数半径动态K-means的分布式负荷聚类算法
刘季昂
刘友波
程明畅
余莉娜
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2019
28
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
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