改进K-means算法下的电力大数据分析平台研究

• 作者: 施雯
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: K-means算法 改进K-means算法 智能电网 电力大数据
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 智慧电力
• 页码范围: 92-94
• 页数: 3页
• 分类号: TM73|TP311.13
• 字数: 2426字
• 语种: 中文

摘要

在飞速的推进和发展智能电网的过程中,各种监测的数据数量不断的变多,采用传统的电力数据的处理系统已经无法消化处理这些数据.文章结合大力大数据技术的现状分析,从时空的内存占用、时间运行速率2个维度探究其存在的技术短板,并针对K-means算法对于初始聚类中心过分依赖性问题,设计一种多初始聚类中心、多机组并行处理的改K-means算法,解决了传统K-means算法的弊端性,且基于算例实验验证了改进K-means聚类算法显著提升运行效率、聚类有效性,可优化电力大数据分析平台的应用性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施雯		3	0	0.0	0.0