计算机应用

作者：陈聿, 田博今, 彭云竹, 廖勇

单位：1. 重庆广汇供电服务有限责任公司 信息通信分公司, 重庆 400014;2. 国网重庆市电力公司 信息通信分公司, 重庆 401120;3. 重庆大学 微电子与通信工程学院, 重庆 400044

关键词：电力系统,客户分群,高斯混合模型聚类,精准服务,期望最大化,手肘法

基金：国网重庆市电力公司科学技术项目（2019渝电科技29#）。

为进一步提升电力系统客户的用户体验，针对现有聚类算法寻优能力差、紧凑性不足以及较难求解聚类数目最优值的问题，提出一种联合手肘法与期望最大化（EM）的高斯混合聚类算法，挖掘大量客户数据中的潜在信息。该算法通过EM算法迭代出良好的聚类结果，而针对传统的高斯混合聚类算法需要提前获取用户分群数量的缺点，利用手肘法合理找出客户的分群数量。案例分析表明，所提算法与层次聚类算法和K-Means算法相比，FM、AR指标的增幅均超过10%，紧凑度（CI）和分离度（DS）的降幅分别低于15%和25%，可见性能有较大提升。

来源：2020年第11期

《计算机应用》期刊编辑部

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