[发明专利]电力客户价值分群的一种加权K‑means方法在审
申请号: | 201610623649.8 | 申请日: | 2016-08-02 |
公开(公告)号: | CN106295969A | 公开(公告)日: | 2017-01-04 |
发明(设计)人: | 吴漾;朱州;王鹏宇;郭仁超;王玮;罗念华;吴忠;张克贤;方继宇;杨箴;周玲;龙娜;王倩冰;钱俊凤 | 申请(专利权)人: | 贵州电网有限责任公司信息中心 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62 |
代理公司: | 贵阳中新专利商标事务所52100 | 代理人: | 李亮 |
地址: | 550001 *** | 国省代码: | 贵州;52 |
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摘要: | 本发明公开了一种针对电力客户价值分群的一种加权K‑means方法。本发明使用了一种适合于电力客户特征变量数据特点的加权K‑means聚类算法,首先算法确定了以加权的电力客户群内数据的标准差之和为聚类准则函数,权重为该电力客户群内客户个数占总客户个数的比例;然后根据该准则函数在计算电力客户对象与客户群中心点之间的相似度时,以欧氏距离为前提,施以客户群内数据标准差为参考因素的权重,实现密度不均的电力客户对象更精确的价值分群。加权K‑means聚类算法应用在电力客户价值分群上的分群聚类结果表明,本发明是适合实际运营数据的,并且达到了提高聚类紧凑性的效果。更加优质的分群聚类结果也可以保证决策高效实施,最终为供电企业带来更高的收益。 | ||
搜索关键词: | 电力 客户 价值 分群 一种 加权 means 方法 | ||
【主权项】:
一种针对电力客户价值分群的一种加权K‑means方法,其特征在于:从电力客户特征变量数据分布密度差异大的特点出发,使用加权的K‑means聚类算法对电力客户实现有效价值分群,具体包括以下步骤:步骤1:首先算法确定了以加权的电力客户群内数据的标准差之和为聚类准则函数,权重为该电力客户群内客户个数占总客户个数的比例;步骤2:然后根据该准则函数在计算电力客户对象与客户群中心点之间的相似度时,以欧氏距离为前提,施以客户群内数据标准差为参考因素的权重,实现密度不均的电力客户对象更精确的价值分群。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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