《表3 算法性能对比Table 3 Algorithm performance comparison》

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《智能用电用户行为分析的聚类优选策略》

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将文献[17]中求取聚类数目的分析方法作为对比算法，其采用自适应K-means算法，在一次聚类时引入欧式距离作为容忍度误差的指标，通过观察容忍度误差阈值和聚类数目的关系确定最佳的聚类数目，然后将局部数据的聚类结果进行全局聚类，得到最终的聚类结果。为证明本文算法的有效度，对判断聚类是否最优的准确度（Ck）、有效度（Ek）、类内距离及类间距离进行比较分析[22]。通过本文算法对用户数据进行数据分析得出聚类数为9，通过基于自适应K-means的分布式聚类算法得出的聚类数为10，比较结果如表3所示。