基于SOM-DB-PAM混合聚类算法的电力客户细分

• 作者: 吴楠 胡晓雪 赵嵩正
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电力客户细分 围绕中心点的划分 自组织映射 混合聚类算法 聚类分析
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 295-301,308
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6519字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.10.056

摘要

针对电力客户具有客户数量大、存在孤立点等特点,提出一种适用于对大量电力客户进行快速聚类的SOM-DB-PAM混合聚类算法.该算法利用自组织映射神经网络训练输入数据,以获取代表输入模式且数据量远小于输入数据量的原型向量,使用围绕中心点的切分(PAM)对该原型向量聚类并用Davies-Bouldin指标判定最优聚类个数以保证聚类效果.实验结果表明,与传统聚类算法相比,该算法具有更高的分类正确率,当客户数量较大时,能实现对客户的快速、有效聚类,并减少人为指定聚类个数的盲目性和主观性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵嵩正	西北工业大学管理学院	163	2278	26.0	38.0
2	吴楠	西北工业大学管理学院	15	122	7.0	10.0
3	胡晓雪	西北工业大学管理学院	3	16	2.0	3.0