一种面向电力用户细分的鲁棒k-means算法

为了解决传统的k-means算法对初始聚类中心的选择敏感,以及必须事先指定生成簇数目,提出了一种鲁棒的kmeans算法Rk-means。该算法使用改进的MaxMin初始化方法,解决了初始簇中心选择敏感问题。通过对海量用户信息进行关键聚类信息识别,进行自动聚类处理。实验结果表明了算法的有效性和鲁棒性,该算法被应用于电力客户细分,可帮助供电企业做出正确的电力市场营销策略。