基于主成分聚类分析的电力用户信息自动集成方法

摘要

为了提高电力用户信息的集成效果，促进电力行业的数字化转型和智能化升级，研究提出一种基于主成分聚类分析的电力用户信息自动集成方法。首先通过主成分分析技术对用户信息进行降维处理，然后利用聚类分析算法对用户信息进行聚类，最后通过集成算法将各个类别的用户信息进行整合。研究在Glass数据集上进行实验评估。实验结果表明，基于主成分聚类分析的电力用户信息自动集成方法在Glass数据集的查准率、查全率和F₁值分别为81.27%、92.34%、92.55%，传输速率约为10 MB/s。该方法能够有效地提高电力用户信息的集成效果，为电力行业的信息管理提供新的思路和方法，推动电力行业的数字化转型和智能化升级。

关键词

主成分分析 / 聚类分析 / 电力用户信息 / 集成算法 / 电力信息管理 / 数字化转型