【智能优化算法】基于差分进化优化数据聚类附matlab代码

1 简介

本文提供了一种基于差分Kmeans负荷聚类方法,包括以下步骤:步骤1,采集用户用电的负荷数据,并对负荷数据进行预处理;步骤2,根据负荷数据曲线的局部密度得到聚类初始中心;步骤3,通过计算负荷数据的差分序列的欧式距离得到差分欧氏距离,将差分欧氏距离和负荷数据的欧氏距离组合作为负荷数据的相似性度量;步骤4,对于负荷数据随机选取K个聚类初始中心作为簇的聚类中心,根据相似性度量进行聚类并更新聚类中心,在更新迭代完成后输出划分好的K个簇和每个簇的聚类标签;步骤5,根据聚类标签对每个类别的簇中的负荷数据曲线求均值,得到每个类别的用户典型负荷曲线,确定每类电力居民用户用电类型.

2 部分代码

function [z, out] = ClusterCost(m, X)

% Calculate Distance Matrix

    d = pdist2(X, m);

% Assign Clusters and Find Closest Distances

    [dmin, ind] = min(d, [], 2);

% Sum of Within-Cluster Distance

    WCD = sum(dmin);

    z=WCD;

    out.d=d;

    out.dmin=dmin;

    out.ind=ind;

    out.WCD=WCD;

end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]黄冬梅, 葛书阳, 胡安铎,等. 一种基于中心优化的差分K-means负荷聚类方法:, CN112819299A[P]. 2021.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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