《表1 K值与聚类中心计算结果Tab.1 Results of finding K value and cluster centers》

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《基于改进K-means聚类的变压器异常状态识别模型》

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对某变压器2016年1月至8月的654组包含H2、CH4、C2H4、C2H6、CO、CO2等6项属性的油中溶解气体数据进行z-score标准化后使用改进的K-means算法进行K值与聚类中心计算。K值、S值与聚类一次的J值变化结果如表1所示，由于K=7与K=10时S值比上一个K计算的要大，即出现两次S值比上一次的大，此时选择S最小时的K，因此最佳的K值为9。由目标函数J的值也可以看出来，K=9为J变化的一个拐点。聚类效果如图3所示，图中点的坐标为归一化后数值，因此没有坐标。