云计算驱动的改进K-means算法：海量用电数据分析与用户行为洞察

本文主要探讨了"基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法"这一主题，由张承畅等人在2017年进行的研究。背景是随着社会对环保和可持续发展的重视，对能源利用效率的需求增加，特别是对于电网和小区的绿色化转型提出了更高的要求。在这种背景下，研究者面临的问题是如何有效挖掘和分析庞大的居民用电数据。 文章首先指出了传统K-means算法在处理海量数据和确定初始聚类中心及最优聚类数量（K值）方面的局限性。为解决这些问题，研究人员提出了一种改进的K-means算法。该算法的关键创新在于引入样本密度的概念，将样本密度、簇内样本平均距离的倒数和簇间距离三者结合，形成一个权值积，通过寻找最大权值积来确定聚类中心，从而提高了聚类的准确性。 此外，为了进一步提升算法的效率，文章利用MapReduce模型实现了算法的并行化处理，这使得在大规模分布式计算环境中，如云计算平台上，能够有效地处理海量数据，显著缩短了数据挖掘的时间。作者选取了400户家庭的用电数据作为实验对象，通过对峰时耗电率、负荷率、谷电负荷系数和平段用电量百分比等特征的提取，构建了聚类的数据维度特征向量，成功地对用户进行了类型划分，并分析了各类用户的行为特性。 最后，实验结果在Hadoop集群环境下进行验证，结果显示改进后的K-means算法在运行稳定性、可靠性方面表现出色，具有显著的聚类效果。文章的关键词包括用电数据、云计算、改进K-means算法、MapReduce模型以及并行化处理，这些关键词突出了研究的核心内容和技术路径。 这篇论文不仅解决了海量用电数据处理中的实际问题，还展示了云计算技术在提升数据分析效率和精度上的重要作用，对于推动智能电网和绿色小区的建设具有重要的理论和实践价值。