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基于SOM聚类的电网可视化数据挖掘模型 被引量:21
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作者 郭晓利 曲朝阳 +2 位作者 李晓栋 张加玲 孟凡奇 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2012年第2期206-209,225,共5页
面对电力系统中海量的多维数据,传统的可视化数据挖掘无法满足空间数据处理的需要,多维数据可视化也不利于用户获取知识。因此提出了基于SOM(自组织特征映射网络)聚类的电网可视化数据挖掘新模型VSDMmodel,模型利用改进的SOM聚类算法对... 面对电力系统中海量的多维数据,传统的可视化数据挖掘无法满足空间数据处理的需要,多维数据可视化也不利于用户获取知识。因此提出了基于SOM(自组织特征映射网络)聚类的电网可视化数据挖掘新模型VSDMmodel,模型利用改进的SOM聚类算法对高维电网数据进行降维,提出一种基于颜色映射的可视化方法,对聚类结果进行低维展现,加快了用户对挖掘结果的理解,并且允许用户对结果中感兴趣的区域加以深入分析,实现对电力系统海量数据的可视化挖掘。 展开更多
关键词 电网 SOM聚类 低维可视化 数据挖掘
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