采用聚类方法进行分群的方法

资 源 简 介

采用聚类方法进行分群的方法

详 情 说 明

聚类分析是一种常用的无监督学习方法，适用于将数据按照相似性进行分组。本文主要介绍基于MATLAB实现的聚类分群方法，特别适用于风电场场景，同时也具有通用性。

在风电场应用中，聚类分群可以帮助我们识别具有相似发电特性的机组群组。这种分群结果可以用于简化风电场的控制策略，提高整体运行效率。方法的核心思想是根据机组间的相似性指标（如风速、发电量等特征）自动形成若干群组。

系统提供了两种数据输入方式：一种是直接在MATLAB程序中给定数据矩阵，适合研究人员快速测试和验证算法；另一种是通过读取Excel文件获取数据，这种方式更适合工程实际应用，便于与现场监测系统对接。

该聚类方法的实现过程主要包括以下步骤：首先对原始数据进行标准化处理，消除不同量纲的影响；然后选择合适的聚类算法（如K-means、层次聚类等）计算样本间的距离或相似度；最后通过聚类评估确定最优的群组数量。

这种分群方法具有良好的扩展性，可根据具体应用场景调整聚类算法和相似度度量标准。除风电场外，这种方法也适用于其他需要数据分组的领域，如客户细分、图像分割、异常检测等。