《表2 标准数据测试结果：改进谱聚类与遗传算法相结合的电力时序曲线聚类方法》

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《改进谱聚类与遗传算法相结合的电力时序曲线聚类方法》

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从附录中图A1可以看出，这6类标准时间序列曲线具有很明显的区分度，下文将采用本文所提算法与K-means算法、FCM算法、层次聚类算法及基于自组织映射SOM（Self-Organizing Maps）神经网络的聚类算法（下文简称SOM算法）对该标准数据集分别进行聚类测试，并结合FM指标、AR指标及SSE指标对各自聚类结果分别进行评估。此外，本文也针对标准时间序列集计算上述指标值，以作为衡量标准。为了避免偶然性，对上述算法均重复做多次测试，并选取其中最好的结果，如表2所示。