基于改进K-means算法的电力通信数据聚类方法

摘要

本发明公开的一种基于改进K‑means算法的电力通信数据聚类方法，包括：S101、将电力通信数据进行规范化处理；S102、规范化处理后的数据经人工选定初始分类数K，根据K值确定元素距离矩阵，并确定K个初始聚类中心；S103、选择一个元素，通过计算该元素与每个初始聚类中心的距离，确定该元素对应的分类组；S104、更新各分类组的聚类中心，确定各分类组的实际聚类中心；S105、直至分类组不再变化，即可得到电力通信数据的分类；本发明在传统的K‑means聚类算法基础上，对于初始分类数K值，能够根据聚类效果动态调整改进，以提升聚类效果；对于初始元素能够根据元素距离矩阵更加合理的选取，以提高分类合理性，具有极强的实用性。