基于K均值聚类算法的电源运行状态数据分析

• 作者: 张鸿雁
• 来源期刊: 电声技术
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类算法 归一化处理 电源样本
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 器件与应用|Parts and Applications
• 页码范围: 85-87
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.16311/j.audioe.2022.01.025

摘要

传统的电源运行监测方法存在监测准确率低的问题,因此提出基于K均值聚类算法的电源运行状态数据分析法.通过采集电源运行数据样本,并对电源样本数据进行清洗,去除冗余数据,对清洗后的数据进行归一化处理,运用K均值聚类算法对电源运行数据进行分类分析.通过对比实验,证明设计的电源运行状态数据分析方法分析准确率较高,具有实用性.