基于改进模糊C均值聚类算法的变电站聚类方法

本发明公开一种基于改进模糊C均值算法的变电站聚类方法，所述方法基于逼近理想解排序法寻找最佳聚类数，并将之应用于模糊C均值算法当中，有助于实现聚类效果最优，解决工程实际问题。其过程为：首先确定聚类数范围，应用模糊C均值算法得到聚类结果的戴维斯‑博尔丁指标、卡林斯基‑哈拉巴斯指标和轮廓系数，构建聚类评价混合指数，聚类评价混合指数最大值对应的聚类个数即为最佳聚类数目，将最佳聚类数应用于模糊C均值算法中，得到负荷变电站聚类结果和聚类中心。该方法克服了人为确定聚类数目的盲目性和主观性，有利于提高聚类结果的准确度。