一种空调商检数据分析方法

本发明涉及空调生产数据处理技术领域，具体为一种空调商检数据分析方法，本方法利用箱线图法清洗传感器脏数据，消除环境干扰；再通过Z‑score标准化结合[0,1]区间映射统一多参数量纲；最后采用最远距离质心初始化策略的K‑Means聚类，将多维数据划分为物理意义明确的簇，并基于动态距离阈值自动识别异常样本。解决了传统阈值法对多模态分布的误判问题的同时，还满足了产线高频需求；全程无需预标故障标签，可自适应关联异常模式，通过将物理传感器数据转化为特征空间的聚类模式，为空调产品商检数据分析提供计算简单高效、高鲁棒性解决方案。