改进的层次聚类算法在电价区域划分中的应用

"本文详细研究了层次聚类分析算法，并结合其他方法进行了改进，以提高聚类效果。在实际应用中，特别是在电价区域划分的问题中，该研究提出了优化聚类条件，实现了最佳分类结果。" 层次聚类分析是一种广泛应用的数据挖掘技术，主要目标是通过度量样本之间的相似性或距离来组织数据，形成一个由近到远的层次结构，即树状图（Dendrogram）。这种算法不需预先设定类别数量，而是自底向上或自顶向下地构建聚类结构。描述中提到，首先定义了类间分离性和类内一致性，这些是衡量聚类质量的关键指标，它们帮助简化计算过程。 本文的第一章概述了聚类分析的基本概念，包括其统计基础——距离和相似系数。距离通常用于衡量样本间的差异，常见的有欧几里得距离、曼哈顿距离等；而相似系数则反映样本的相似程度，如余弦相似度、Jaccard相似系数等。此外，还讨论了聚类分析的应用领域和发展现状。 第二章深入探讨了层次聚类分析的原理和方法，包括单链接、完全链接和平均链接等不同的连接规则，以及如何构建相似矩阵。同时，提出了一个新的有效性函数，用于评估层次聚类的效果。 第三章引入了神经网络，特别是ART2算法，对数据进行预处理，生成初始聚类。ART2算法是一种自适应共振理论模型，能自动学习和调整类别，适应变化的数据流。通过结合神经网络，改进的层次聚类算法可以更有效地捕捉数据的内在结构。 第四章将上述改进的层次聚类分析应用于电价区域的空间尺度划分问题。结合人类视觉感知理论，确定了最优聚类条件，这有助于找出最合适的电价分区，提升电力管理的效率。 这篇研究工作不仅深化了对层次聚类算法的理解，还通过与其他技术的融合创新，提升了聚类分析的实际应用价值。关键词包括层次聚类分析、有效性、神经网络和空间尺度，这些关键词突显了研究的核心内容和技术手段。