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CN110796159A - 基于k-means算法的电力数据分类方法及系统 - Google Patents

基于k-means算法的电力数据分类方法及系统 Download PDF

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CN110796159A CN201910864244.7A CN201910864244A CN110796159A CN 110796159 A CN110796159 A CN 110796159A CN 201910864244 A CN201910864244 A CN 201910864244A CN 110796159 A CN110796159 A CN 110796159A
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Abstract

本发明涉及计算机领域，尤其涉及基于朴素贝叶斯算法的电力数据分类方法及系统，包括：S1：从电力公司的电力系统中获取数据并生成数据集；S2：从数据集中取数据子集，并作增量式训练，所述数据子集；S3：计算各类别Ck在数据子集中的频率；S4：将数据子集划分成K个子数据子集，计算出其中第j个特征Xj＝ajl的概率；S5：计算其对于每个类别Ck的后验概率，概率值最大的类别即为待预测样本的预测类别；S6：在数据集中去掉当前数据子集，并判断数据集是否为空，若非空则进入步骤S2，若空则结束分类。本发明针对各种特征采用极大似然估计来表示各种分类的概率，再选取概率值最大的类别即为待预测样本的预测类别，能够迅速准确的实现数据的分类。

Description

基于k-means算法的电力数据分类方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机领域，尤其涉及基于k-means算法的电力数据分类方法及系统。
背景技术
为研究供电企业业务的风险现状，规范供电企业业务管理，提升生产经营效率，切实保障电力安全可靠供应和优质服务，国家电网需要对电力系统中的数据进行分析。
在对电力系统中的数据进行分析之前，需要对这些数据进行合理有效的分类，以便于更好的分析。现有的分类方式时根据数据的来源进行人工分类，这种数据分类的方法误差较大，因此会对最终的数据分析造成较大的影响。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出基于k-means算法的电力数据分类方法及系统。
基于k-means算法的电力数据分类方法，包括：
S1：从电力公司的电力系统中获取数据并生成数据集；
S2：根据公司经营的实际情况，将数据的待分类类数设定为k；
S3：随机选择k个聚类中心，聚类中心集为Y＝{yt|t＝1,2,…,k}；
S4：获取数据集为X＝{xi|i＝1,2,…,m}，其中m为样本总数，簇为C＝{ct|t＝1,2,…,k}；
S5：计算数据集X中每一个数据xi和各个簇之间的距离dit，选择距离dit对应的值最小的簇ct，并更新簇Ct＝Ct∪{xi}；
S6：对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心；
S7：判断所有的质心向量的位置是否基本趋于稳定，若是则输出簇划分，实现对数据的分类，若不是则进入步骤S4。
优选的，所述计算样本集X中每一个样本xi和各个簇之间的距离dit包括：
Figure BDA0002200784620000021
优选的，所述对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心包括：
基于k-means算法的电力数据分类系统，包括：分类模块，所述分类模块用于：从电力公司的电力系统中获取数据并生成数据集；根据公司经营的实际情况，将数据的待分类类数设定为k；随机选择k个聚类中心，聚类中心集为Y＝{yt|t＝1,2,…,k}；获取数据集为X＝{xi|i＝1,2,…,m}，其中m为样本总数，簇为C＝{ct|t＝1,2,…,k}；计算数据集X中每一个数据xi和各个簇之间的距离dit，选择距离dit对应的值最小的簇ct，并更新簇Ct＝Ct∪{xi}；对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心；判断所有的质心向量的位置是否基本趋于稳定，若是则输出簇划分，实现对数据的分类，若不是则重新进行分类。
优选的，所述计算样本集X中每一个样本xi和各个簇之间的距离dit包括：
Figure BDA0002200784620000023
优选的，所述对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心包括：
Figure BDA0002200784620000024
优选的，还包括：用户交互模块，用于数据可视化展示、Web界面配置以及应用程序配置。
本发明具备以下有益效果：
1.从电力公司的电力系统中获取需要分类的数据，根据电网工程中的所期望分类人工选择最优的分类数，随机生成聚类中心，开始迭代计算，每次将整个数据集进行分类，判断分类的条件是当前数据点与各聚类中心的距离，选择最近中心作为所属类别，当所有点被分类后计算各类的中心，作为新的聚类中心，判断当聚类中心变动小于某一设定值时结束，最终实现对电力数据进行分类；
2.K-means聚类算法的收敛速度快，模型的可解释性较强，而且聚类效果优，因此可以实现电力数据的快速、准确的分类。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明实施例一种基于k-means算法的电力数据分类方法的流程图；
图2是本发明实施例一种基于k-means算法的电力数据分类系统的结构图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
本发明的基本思想是从电力公司的电力系统中获取需要分类的数据，根据电网工程中的所期望分类人工选择最优的分类数，随机生成聚类中心，开始迭代计算，每次将整个数据集进行分类，判断分类的条件是当前数据点与各聚类中心的距离，选择最近中心作为所属类别，当所有点被分类后计算各类的中心，作为新的聚类中心，判断当聚类中心变动小于某一设定值时结束，最终实现对电力数据进行分类。
基于以上构思，本实施例提出一种基于k-means算法的电力数据分类方法，如图1所示，包括：
S1：从电力公司的电力系统中获取数据并生成数据集。
从营销系统、电力管理系统、招投标系统、财务系统等系统中获取相关业务的数据，获取的数据包括电力的销售数据、电力的销售数据等等。
在获取数据之后，对获取的数据根据获取的顺序进行排列生成数据集。
S2：根据公司经营的实际情况，将数据的待分类类数设定为k。
公司经营的实际情况，如正常，支出异常，收入异常等。根据公司经营实际情况的类别对应的设定数据的待分类类数k。
S3：随机选择k个聚类中心，聚类中心集为Y＝{yt|t＝1,2,…,k}。
聚类中心的选择要求是被选择的聚类中心不重复，且聚类中心间距离适中，以实现更好的分类。
S4：获取数据集为X＝{xi|i＝1,2,…,m}，其中m为样本总数，簇为C＝{ct|t＝1,2,…,k}。
S5：计算数据集X中每一个数据xi和各个簇之间的距离dit，选择距离dit对应的值最小的簇ct，并更新簇Ct＝Ct∪{xi}。
计算样本集X中每一个样本xi和各个簇之间的距离dit包括：
Figure BDA0002200784620000041
S6：对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心。
对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心包括：
Figure BDA0002200784620000051
S7：判断所有的质心向量的位置是否基本趋于稳定，若是则输出簇划分，实现对数据的分类，若不是则进入步骤S4。
针对电力数据量大，且不易收敛的情况，在本实施例中决定使用k-means聚类算法。K-means聚类算法是基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。K-means聚类算法的收敛速度快，模型的可解释性较强，而且聚类效果优，因此可以实现电力数据的快速、准确的分类。
基于上述一种基于k-means算法的电力数据分类方法，本实施例还提出一种基于k-means算法的电力数据分类系统，如图2所示，包括：分类模块，所述分类模块用于：从电力公司的电力系统中获取数据并生成数据集；根据公司经营的实际情况，将数据的待分类类数设定为k；随机选择k个聚类中心，聚类中心集为Y＝{yt|t＝1,2,…,k}；获取数据集为X＝{xi|i＝1,2,…,m}，其中m为样本总数，簇为C＝{ct|t＝1,2,…,k}；计算数据集X中每一个数据xi和各个簇之间的距离dit，选择距离dit对应的值最小的簇ct，并更新簇Ct＝Ct∪{xi}；对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心；判断所有的质心向量的位置是否基本趋于稳定，若是则输出簇划分，实现对数据的分类，若不是则重新进行分类。
具体的，计算样本集X中每一个样本xi和各个簇之间的距离dit包括：
Figure BDA0002200784620000052
具体的，所述对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心包括：
Figure BDA0002200784620000053
需要说明的是，分类模块所实现对数据的分类已经在实施例一种基于k-means算法的电力数据分类方法中详细描述，因此在系统实施例中不再重复说明。
在本实施例中，一种基于k-means算法的电力数据分类系统还包括：用户交互模块，用于数据可视化展示、Web界面配置以及应用程序配置。
在数据实现获取之后，根据实际的需求进行不同的方式进行可视化展示，例如可以生成曲线图、柱状图、条形图、饼图、地图等形式。通过对数据的可视化展示，便于用于的分析、理解，最终让数据变得更加简单，方便交流。
除了上述数据可视化展示之外，用户还可以根据自己的实际需求对用户交互模块的界面进行设定。同时，用户还可以根据自己的实际需求对用户交互模块的应用程序进行配置。
本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (7)

1.基于k-means算法的电力数据分类方法，其特征在于，包括：
S1：从电力公司的电力系统中获取数据并生成数据集；
S2：根据公司经营的实际情况，将数据的待分类类数设定为k；
S3：随机选择k个聚类中心，聚类中心集为Y＝{yt|t＝1，2，...，k}；
S4：获取数据集为X＝{xi|i＝1，2，...，m}，其中m为样本总数，簇为C＝{ct|t＝1，2，...，k}；
S5：计算数据集X中每一个数据xi和各个簇之间的距离dit，选择距离dit对应的值最小的簇ct，并更新簇Ct＝Ct∪{xi}；
S6：对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心；
S7：判断所有的质心向量的位置是否基本趋于稳定，若是则输出簇划分，实现对数据的分类，若不是则进入步骤S4。
2.根据权利要求1所述的基于k-means算法的电力数据分类方法，其特征在于，所述计算样本集X中每一个样本xi和各个簇之间的距离dit包括：
Figure FDA0002200784610000011
3.根据权利要求1所述的基于k-means算法的电力数据分类方法，其特征在于，所述对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心包括：
Figure FDA0002200784610000012
4.基于k-means算法的电力数据分类系统，其特征在于，包括：分类模块，所述分类模块用于：从电力公司的电力系统中获取数据并生成数据集；根据公司经营的实际情况，将数据的待分类类数设定为k；随机选择k个聚类中心，聚类中心集为Y＝{yt|t＝1，2，...，k}；获取数据集为X＝{xi|i＝1，2，...，m}，其中m为样本总数，簇为C＝{ct|t＝1，2，...，k}；计算数据集X中每一个数据xi和各个簇之间的距离dit，选择距离dit对应的值最小的簇ct，并更新簇Ct＝Ct∪{xi}；对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心；判断所有的质心向量的位置是否基本趋于稳定，若是则输出簇划分，实现对数据的分类，若不是则重新进行分类。
5.根据权利要求4所述的基于k-means算法的电力数据分类系统，其特征在于，所述计算样本集X中每一个样本xi和各个簇之间的距离dit包括：
Figure FDA0002200784610000021
6.根据权利要求4所述的基于k-means算法的电力数据分类系统，其特征在于，所述对聚类中心yt中所有的数据点进行计算得出新的聚类中心包括：
Figure FDA0002200784610000022
7.根据权利要求4～6任一项所述的基于k-means算法的电力数据分类系统，其特征在于，还包括：用户交互模块，用于数据可视化展示、Web界面配置以及应用程序配置。
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