《表2 居民用电特点：基于K-means聚类算法的荆州市居民用电行为分析》

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《基于K-means聚类算法的荆州市居民用电行为分析》

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上述聚类结果可以看出，居民用电行为之间用电量的差别要远高于其波动特征的差别。采用K-means聚类算法意味着高用电居民与低用电居民的距离必定要高于其与同级别用电的差别。采用用电量数据容易忽略了不同用户不同季节用电波动特征的差别。本文为进一步探究不同用户群体的用电特征是否具有明显差异，将用户按照方差数值大小分为四类：第一类方差数值在0～0.25；第二类方差在0.25～0.5；第三类方差在0.5～0.75；第四类方差在0.75～1。