通过对电力远动监测系统和数据挖掘技术的讨论,提出一种基于马氏距离的双层聚类异常检测算法。针对远动系统数据非球面分布的特点,该算法通过K-means聚类改进算法对数据进行初始分类,然后使用基于马氏距离的Clustering Using Representa...通过对电力远动监测系统和数据挖掘技术的讨论,提出一种基于马氏距离的双层聚类异常检测算法。针对远动系统数据非球面分布的特点,该算法通过K-means聚类改进算法对数据进行初始分类,然后使用基于马氏距离的Clustering Using Representatives(CURE)聚类改进算法对初始分类结果进行优化,以较少的计算成本去除K值设定的影响,达到预期的检测结果。同时,基于马氏距离的CURE聚类改进算法对球面和非球面分布的数据有非常好的适应能力。展开更多
文摘通过对电力远动监测系统和数据挖掘技术的讨论,提出一种基于马氏距离的双层聚类异常检测算法。针对远动系统数据非球面分布的特点,该算法通过K-means聚类改进算法对数据进行初始分类,然后使用基于马氏距离的Clustering Using Representatives(CURE)聚类改进算法对初始分类结果进行优化,以较少的计算成本去除K值设定的影响,达到预期的检测结果。同时,基于马氏距离的CURE聚类改进算法对球面和非球面分布的数据有非常好的适应能力。