【摘 要】
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针对传统聚类算法对于大数据背景下大量电力大数据异常监测过程中存在的问题,提出在电力大数据异常值检测中的快速密度峰值聚类算法的改进.对传统基于密度峰值空间聚类方法进行分析,得到传统算法在使用过程中的问题.提出了快速密度峰值聚类算法的改进,对自适应参数与聚类中心自动的选择,通过标准化局部密度与距离对大数据异常值进行评测,能够得出异常点.对本文所设计的聚类算法实现算例分析,通过算例分析表示,本文所设计的算法能够满足实际用户的需求,提高电力大数据异常值的检测精准度.
【机 构】
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广东电网有限责任公司佛山供电局,广东佛山528000
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针对传统聚类算法对于大数据背景下大量电力大数据异常监测过程中存在的问题,提出在电力大数据异常值检测中的快速密度峰值聚类算法的改进.对传统基于密度峰值空间聚类方法进行分析,得到传统算法在使用过程中的问题.提出了快速密度峰值聚类算法的改进,对自适应参数与聚类中心自动的选择,通过标准化局部密度与距离对大数据异常值进行评测,能够得出异常点.对本文所设计的聚类算法实现算例分析,通过算例分析表示,本文所设计的算法能够满足实际用户的需求,提高电力大数据异常值的检测精准度.
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