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ZIP基于ISODATA改进算法的负荷场景曲线聚类（适用于风光场景生成）基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类，代码中，主要做 1.46MB

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  12. 基于改进算法的负荷场景曲线聚类适用于风光场景生成引.txt 2.89KB
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资源介绍:

基于ISODATA改进算法的负荷场景曲线聚类（适用于风光场景生成） 基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类，代码中，主要做了四种聚类算法，包括基础的K-means算法、ISODATA算法、L-ISODATA算法以及K-L-ISODATA算法，并且包含了对聚类场景以及聚类效果的评价，通过DBI的计算值综合对比评价不同方法的聚类效果，此代码同样适用于风光场景生成，自己准备好风光场景数据即可 代码运行注释。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89867113/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89867113/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">ISODATA<span class="_ _1"> </span></span>改进算法的负荷场景曲线聚类<span class="ff3">（</span>适用于风光场景生成<span class="ff3">）</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引言<span class="ff3">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">负荷场景曲线聚类是在负荷场景生成中一项重要的任务<span class="ff3">，</span>通过对负荷场景曲线的聚类可以有效地识别</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">出不同类型的负荷场景<span class="ff3">，</span>从而为相关系统的优化和调整提供依据<span class="ff4">。</span>本文介绍了一种基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">ISODATA<span class="_ _1"> </span></span>改</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">进算法的负荷场景曲线聚类方法<span class="ff3">，</span>该方法在保持<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">ISODATA<span class="_ _1"> </span></span>算法的基本原理和思想的基础上<span class="ff3">，</span>进行了</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一系列的改进和优化<span class="ff3">，</span>提高了聚类的准确性和效果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">算法背景</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">负荷场景曲线聚类是一种常见的数据挖掘任务<span class="ff3">，</span>其目标是将相似的负荷场景曲线归类到同一个簇中<span class="ff3">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以便进行进一步的分析和处理<span 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class="ff3">，</span>以及簇</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">间的最小距离等指标来评估聚类结果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span>ISODATA<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法的改进</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">ISODATA<span class="_ _1"> </span></span>算法的改进<span class="ff3">，</span>本文主要从以下几个方面进行了优化<span class="ff3">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.1.<span class="_"> </span>K-means<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法的引入</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">传统的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">ISODATA<span class="_ _1"> </span></span>算法通常以单一的簇中心来聚类<span class="ff3">，</span>但这种方法对于复杂的负荷场景曲线可能无法达</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">到较好的聚类效果<span class="ff4">。</span>因此<span class="ff3">，</span>本文引入了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">K-means<span class="_ _1"> </span></span>算法<span class="ff3">，</span>通过对负荷场景曲线进行多次聚类<span class="ff3">，</span>最终选</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">择其中效果最好的聚类结果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.2.<span class="_"> </span>L-ISODATA<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法的引入</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">传统的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">ISODATA<span class="_ _1"> </span></span>算法在计算簇的平均值和标准差时<span class="ff3">，</span>对于每个特征都以相同的权重进行计算<span class="ff4">。</span>然而</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">在负荷场景曲线聚类任务中</span>，<span class="ff1">不同特征的重要性可能存在差异<span class="ff4">。</span>因此</span>，<span class="ff1">本文引入了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">L-ISODATA<span class="_ _1"> </span></span>算</span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法<span class="ff3">，</span>通过为不同特征赋予不同的权重<span class="ff3">，</span>提高了聚类的准确性和效果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.3.<span class="_"> </span>K-L-ISODATA<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法的引入</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了进一步提高聚类效果<span class="ff3">，</span>本文将<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">K-means<span class="_ _1"> </span></span>算法和<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">L-ISODATA<span class="_ _1"> </span></span>算法进行了结合<span class="ff3">，</span>提出了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">K-L-</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">ISODATA<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法<span class="ff4">。</span>该算法首先使用<span class="_ _0"> </span></span>K-means<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法进行聚类<span class="ff3">，</span>得到初始的簇中心<span class="ff4">。</span>然后<span class="ff3">，</span>利用<span class="_ _0"> </span></span>L-</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">ISODATA<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">算法对每个簇进行进一步调整和优化<span class="ff3">，</span>最终得到最佳的聚类结果<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">聚类效果评价</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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