【摘 要】
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高维电力数据难以直接聚类,可通过特征映射实现数据降维。为此,文中设计了一种高维电力数据特征映射方法。建立高维电力数据的散布矩阵并提取高维电力数据特征,通过引入多层
【机 构】
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高维电力数据难以直接聚类,可通过特征映射实现数据降维。为此,文中设计了一种高维电力数据特征映射方法。建立高维电力数据的散布矩阵并提取高维电力数据特征,通过引入多层递阶融合理念并结合主成分分析降维方法,建立多层递阶融合模糊的特征映射方法,解决单层模糊特征映射后特征维数过高的问题,并通过MLHFFFM-FCM聚类算法检验特征映射后的降维电力数据。实验结果表明:该方法对高维电力数据的处理能力较高,平均转换率高于90%,且特征映射效果好、效率高,降维后的数据集聚类精度较高,整体性能表现优越。
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