平均能量测量的聚类算法

Question

我有一个数据集，它由具有如下属性的数据点组成：

• 平均日能耗
• 平均日发电量
• 能源类型
• 给电网的平均日能量
• 日能源电价

我对聚类技术很陌生。

那么，我的问题是，哪种聚类算法最适合于这样的数据形成集群？

Answer 1

我认为分层聚类是一个很好的选择。看看这里，聚类算法

Answer 2

比较简单的聚类方法是通过kmeans算法进行聚类。如果您的所有属性都是数字属性，那么这是最简单的集群方法。即使它们不是，你也必须找到一种距离度量来衡量毛毛虫属性或名词属性，但是kmeans仍然是一个不错的选择。Kmeans是一种分区聚类算法.在这种情况下，我不会使用分层聚类。但这也取决于你想做什么。您需要评估是否要在集群中找到集群，或者它们必须完全分开，而不是相互包含在一起。

保重。

Answer 3

1)首先，尝试使用k-方法。如果这能满足你的要求，那就是了。播放不同数量的集群(由参数k控制)。k-means有许多实现，如果您有良好的编程技能，您可以实现自己的版本。

如果数据看起来像圆形/球形的话，K-的意思通常是很好的。这意味着数据中存在一些高斯性(数据来自于高斯分布)。

2)如果k手段不能满足你的期望，那么是时候多读书多想了。然后我建议阅读一份好的调查报告。最常见的技术是用几种编程语言和数据挖掘框架实现的，其中许多技术可以免费下载和使用。

3)如果应用先进的聚类技术还不够，那么就应该设计一种新的聚类技术。然后你可以自己思考，也可以与机器学习专家联系。