[发明专利]一种电力用户画像自适应聚类方法

摘要

本发明涉及一种电力用户画像自适应聚类方法，属数据挖掘技术领域。采用自动编码机原理实现特征提取，使用恰当的平方损失函数将高维数据降维，获得到更高信息密度的低维信息；采用K均值算法操作进行聚类分析，低维度信息得到在低维度内的初始聚类类别；采用单峰统计测试作为融合的基础算法进行类别融合；集特征提取、聚类分析和类别融合优化于一体，构建集群聚类模式，得到初始聚类类别后计算类别间的单峰统计测试值，根据该值进行类间融合；实现在预先不知道类数的情况下得到合适的类簇数量，有效提升聚类的性能。解决了现有技术将一个集群参数替换为其他参数的方法，对由大型高维数据构建聚类模式效果差强人意，聚类性能无法令人满意的问题。