[发明专利]基于决策树的模糊C聚类的负荷分类方法在审
| 申请号： | 201810382946.7 | 申请日： | 2018-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN108551168A | 公开（公告）日： | 2018-09-18 |
| 发明（设计）人： | 王敏;姜远志;石逸;赵康宁;吕龙祥;李明 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 211106 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于决策树的模糊C聚类的负荷分类方法，包括以下步骤，步骤1，用户负荷数据采集；步骤2，以轮廓值为评价参数，采用凝聚型层次聚类算法确定最优分类数目；步骤3，根据最优分类数目，采用模糊C均值聚类算法对负荷数据进行聚类。本发明先通过凝聚型层次聚类算法确定最优分类数目，然后采用模糊C均值聚类算法对负荷数据进行聚类，有效实现了负荷分类；同时本发明有效克服了传统模糊C均值聚类算法中分类数目不易确定的问题，提高了分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 模糊C均值聚类算法 负荷分类 分类 层次聚类算法 负荷数据 决策树 模糊 评价参数 数据采集 用户负荷 有效实现 凝聚 | ||
【主权项】：
1.基于决策树的模糊C聚类的负荷分类方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，用户负荷数据采集；步骤2，以轮廓值为评价参数，采用凝聚型层次聚类算法确定最优分类数目；步骤3，根据最优分类数目，采用模糊C均值聚类算法对负荷数据进行聚类。
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