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基于ISODATA的電力負(fù)荷曲線分類
關(guān)鍵詞：迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法 聚類 日負(fù)荷曲線 曲線識別 大數(shù)據(jù)
摘要：迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法(ISODATA)是一種基于統(tǒng)計(jì)模式識別的非監(jiān)督學(xué)習(xí)動態(tài)聚類算法。針對當(dāng)前各算法初始聚類數(shù)取值困難、容易陷入局部最優(yōu)等問題,介紹了ISODATA的原理和實(shí)現(xiàn)步驟,并將此算法應(yīng)用于負(fù)荷分類中。在MATLAB中結(jié)合具體日負(fù)荷曲線樣本進(jìn)行聚類分析,結(jié)果證明聚類效果較好。將ISODATA與各種傳統(tǒng)聚類方法進(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn),比較各種算法的聚類效果、預(yù)定聚類數(shù)目對算法結(jié)果的影響,以及初始聚類中心的選擇對結(jié)果的影響。對比結(jié)果證明,此方法適用于負(fù)荷分類的研究。
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