【摘 要】
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针对电力客户特点实行不同的营销策略和提供差异化服务，就需要对电力客户做出准确的分群。传统K-means聚类算法对数据分布均匀的类似球形的数据集聚类效果比较好，一旦数据集分
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针对电力客户特点实行不同的营销策略和提供差异化服务，就需要对电力客户做出准确的分群。传统K-means聚类算法对数据分布均匀的类似球形的数据集聚类效果比较好，一旦数据集分布密度不均衡，类簇大小差异明显时，传统K-means算法容易使稀疏的大类簇被高密度小类簇瓜分，导致电力客户分群正确率下降。论文基于电力客户数据分布不均衡的特点，采用了一种改进的K-means聚类算法。改进的K-means算法提出一个新的加权聚类准则，并根据该准则修改了聚类迭代过程。文章最后在对电力客户数据的分群聚类结果表明，改进的K-me
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