《表1 部分用户局部离群因子》

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《基于异常点检测和改进K-means算法的台区用户相别辨识方法》

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为验证本文所提方法的有效性，选取四川某园区内1台变压器下的94名用户进行分析。根据电气距离与档案记录，94名用户皆应归属于分析台区。用户及变压器低压侧电压的数据采样频率为1 h，采样时长为7 d，则数据维度为168。首先对数据进行预处理，剔除异常数据，其中部分用户的局部离群因子如表1所示，按局部离群因子从高到低排序。