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题名改进的基于二次型模糊c均值聚类模型
被引量：4
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作者
陈加顺
皮德常
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机构
南京航空航天大学计算机科学技术学院
淮海工学院计算机工程学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第7期1547-1553,共7页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2007AA01Z404)
江苏省普通高校研究生科研创新计划(CXLX11_0206)资助课题
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文摘
针对模糊聚类算法对点数据集聚类的敏感性以及区间类型数据聚类效果不明显等问题,提出了基于二次型距离改进的模糊可能性c均值(fuzzy-possibilistic c-means,FPCM)聚类算法。首先分析了区间数据的特征,引入了区间值的数学表示方法,在此基础上提出了3种不同的基于区间数据距离度量方法以及相应权重矩阵的计算方法,通过建立拉格朗日方程对目标方程优化,求得聚类中心、隶属度以及可能性迭代方程,并证明目标方程的收敛性,最后给出了算法执行步骤。在不同类型的数据集上实验,证明算法在点数据集和区间数据集上都具有较好聚类性能.
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关键词
模糊聚类
改进模糊可能性c均值
二次型距离
权重矩阵
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Keywords
fuzzy clustering
improved fuzzy possibilistic c-means
quadratic distance
weight matrix
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于自适应PFCM聚类的电力负荷数据预处理
被引量：17
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作者
郝晓弘
张春燕
裴婷婷
王维洲
刘福潮
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机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
兰州理工大学计算机与通信学院
国网甘肃电力公司电力科学研究院
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2020年第21期40-46,共7页
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基金
国家自然基金资助项目(61540033)
国网江西省电力公司重点项目(5227221600KQ)。
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文摘
考虑到电网实际运行过程中,负荷数据因随机因素产生异常,对负荷预测的准确性以及负荷调度的有效性造成严重影响,提出一种自适应可能性模糊C均值(Possible Fuzzy C-Means, PFCM)聚类算法以修正电力负荷异常数据。该算法利用新定义的PFCM聚类有效性指标函数与动态调节权重的PSO算法分别实现了负荷曲线最优聚类数目与聚类中心的自适应确定;利用改进的PFCM算法提取负荷特征曲线,实现了对负荷曲线的聚类;使用该方法对西北某市负荷数据进行聚类分析,并利用相关方法进行异常数据的识别与修正。实验结果表明,改进算法样本点距聚类中心的距离明显更小,且在相同异常值修正公式下,使用改进后算法聚类结果修正的异常值更接近于原始负荷数据,平均相对误差相比改进前降低1.99%。
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关键词
异常值
负荷预处理
可能性模糊c均值
粒子群算法
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Keywords
outliers
data preprocessing
possibility fuzzy c-means
particle swarm optimization algorithm
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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