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通过对K均值算法进行优化形成OKMI估计算法、小样本模糊预聚类,排除噪声数据干扰,让数据实例按照更为精准的导向进行聚类,进而产生预测值,用以辅助完成数据质量准确性和完整性的剖析和整改提升。通过对运营监测(控)中心的实际数据源进行实验分析,验证了OKMI估计算法的有效性。
数据质量闭环管控框架数据估值的应用研究
【摘 要】
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通过对K均值算法进行优化形成OKMI估计算法、小样本模糊预聚类,排除噪声数据干扰,让数据实例按照更为精准的导向进行聚类,进而产生预测值,用以辅助完成数据质量准确性和完整
【机 构】
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重庆市电力公司;
【出 处】
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华东电力
【发表日期】
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2013年03期
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