基于不同算法的高炉操作炉型聚类效果对比

高炉操作炉型与高炉操作、技术经济指标等关系密切,合理的操作炉型有利于保证高炉生产的优质、低耗、高产、长寿.通过对冷却壁温度的聚类分析,能够有效合理地表征高炉操作炉型的变化,对高炉生产有着重要的指导意义.分别采用K-Means、TwoStep对数据集进行聚类分析,基于两种聚类算法的原理,结合Davies-Bouldin index(DBI)与Dunn index(DI)对聚类结果进行评价,分析不同聚类算法间的差异,得出了在所选样本数据及数据特征基础上,K-Means算法聚类结果更好的结论,该研究可为高炉炼铁大数据分析中的聚类算法选择提供有力参考.