聚类方法中基于信息熵的聚类数目优化方法

摘要

本发明公开了一种聚类方法中基于信息熵的聚类数目优化方法，在所述聚类方法中包括样本数据和质心，所述优化方法包括：获取所述样本数据与对应的所述质心之间的质心距离；基于所述质心距离获得所述样本数据的出现概率信息；对所述信息熵进行处理以获得处理后信息熵；对所述处理后信息熵进行离散分布处理以获得离散分布信息熵；基于所述出现概率信息和所述离散分布信息熵获得优化后聚类数目。通过基于信息熵对k‑means聚类法中的k值进行优化以获得最佳k值，从而提高运算效率，降低运算复杂度，提高电厂数据的聚类效果。