将它赋给最近的簇然后重新计算每个簇的平均务质量的有效方式,但由于供电企业需要管理数十万至数百万计的用户,采用划分聚类算法如面临聚类数值难以选择的问题,本文提出了种层次聚类和划分聚类相结合的分类方法,实现了对大量用户样本进行分类,同时引入了其它的欠费相关的特征数据参与聚类分析,对用户进行更细化的分类分督的机器学习方法,即在没有对象标签的前提下,根据个体样本数据之间的特征如距离将个数据集中的数据项目分为不同的种类。具体就是按照个特定标准如距离准则把个数据集分割成不同的类或簇,使得同个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后费风险进行分群管理是提升电费管理水平和服务质量的有效方式,但由于供电企业需要管理数十万至数百万计的用户,采用划分聚类算法如面临聚类数值难以选择的问题,本文提出了种层次聚类和划分聚类相结合的分类方法,实现了对大量用户样本进行分类,同时引入了其它的欠费相关的特征数电力用户欠费分群管理研究与应用原稿把个对象分成个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。算法的处理过程如下首先,随机地选择个对象,每个对象初始地代表了个簇的平均值或中心对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复,直到准万计的用户,采用划分聚类算法如面临聚类数值难以选择的问题,本文提出了种层次聚类和划分聚类相结合的分类方法,实现了对大量用户样本进行分类,同时引入了其它的欠费相关的特征数据参与聚类分析,对用户进行更细化的分类分析。关键词小粒度电力负荷预测时间序列模型优化拟价,利用评价结果有针对性的开展电费催缴欠费停电和预付费等预防措施。同时为深入落实公司战略,加强客户分群管理,提升掌握客户需求满足客户需求引导客户需求的能力,提升客户服务差异性和有效性,按照公司客户分群管理指导意见要求,开展用户欠费风险分群管理研究。算法以为参数风险客户开展电费催缴欠费停电等措施进行预防。随着营销业务系统的成熟应用,系统中积累了大量的用户缴费行为数据,以这些数据为蓝本,建立电力客户欠费风险评价体系,开展基于缴费行为的电力客户欠费风险评价,利用评价结果有针对性的开展电费催缴欠费停电和预付费等预防措施。同时为深入落实公程如下输入包含个对象的数据库和簇的数目输出个簇,使平方误差准则最小。步骤任意选择个对象作为初始的簇中心根据簇中对象的平均值,将每个对象重新赋予最类似的簇更新簇的平均值,即计算每个簇中对象的平均值不再发生变化。电力用户欠费分群管理研究与战略,加强客户分群管理,提升掌握客户需求满足客户需求引导客户需求的能力,提升客户服务差异性和有效性,按照公司客户分群管理指导意见要求,开展用户欠费风险分群管理研究。摘要对用电客户的欠费风险进行分群管理是提升电费管理水平和服务质量的有效方式,但由于供电企业需要管理数十万至数百算法以为参数,把个对象分成个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。算法的处理过程如下首先,随机地选择个对象,每个对象初始地代表了个簇的平均值或中心对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇然后重新计算每个簇的平均量,般根据供电企业营销管理的业务需求确定,般选择之间。层次聚类阈值则是用于确定分类方法的关键参数,关系到分类效果的好坏。本文根据聚类和凝聚层次聚类方法的特征,结合实际测算结果,值般选定为数据样本的左右,按数据样本数量的增加而递减。例如待分类用户数为万户,则可簇的数目输出个簇,使平方误差准则最小。步骤任意选择个对象作为初始的簇中心根据簇中对象的平均值,将每个对象重新赋予最类似的簇更新簇的平均值,即计算每个簇中对象的平均值不再发生变化。电力用户欠费分群管理研究与应用原稿。下面主要对本文中应机器学习我国电力体制的深化改革为电力行业引入了市场机制,在有效实现电力资源优化配置,提高电力资源生产和传输效率的同时,也带给电力企业更大的市场风险,风险的切实防范和规避对电力企业的重要性不言而喻。由于客户欠费而产生的电费回收风险直是电力营销中存在的重大风险之。对用电客户的战略,加强客户分群管理,提升掌握客户需求满足客户需求引导客户需求的能力,提升客户服务差异性和有效性,按照公司客户分群管理指导意见要求,开展用户欠费风险分群管理研究。摘要对用电客户的欠费风险进行分群管理是提升电费管理水平和服务质量的有效方式,但由于供电企业需要管理数十万至数百把个对象分成个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。算法的处理过程如下首先,随机地选择个对象,每个对象初始地代表了个簇的平均值或中心对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复,直到准情况和政策风险,建立电力客户欠费风险评价体系,准确预测电力客户欠费风险,并针对高欠费风险客户开展电费催缴欠费停电等措施进行预防。随着营销业务系统的成熟应用,系统中积累了大量的用户缴费行为数据,以这些数据为蓝本,建立电力客户欠费风险评价体系,开展基于缴费行为的电力客户欠费风险电力用户欠费分群管理研究与应用原稿择值为。下面主要对本文中应用的聚类算法和层次聚类算法进行简要的介绍。聚类算法是划分方法中较经典的聚类算法之。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。电力用户欠费分群管理研究与应用原稿把个对象分成个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。算法的处理过程如下首先,随机地选择个对象,每个对象初始地代表了个簇的平均值或中心对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复,直到准这里给出采用最小距离的凝聚层次聚类算法流程将每个对象看作类,计算两两之间的最小距离将距离最小的两个类合并成个新类重新计算新类与所有类之间的距离重复,直到所有类最后合并成类。参数选择本文涉及的分类方法涉及个重要参数,分别是分类数值和层次聚类阈值。值是我们的目标分类收风险直是电力营销中存在的重大风险之。对用电客户的欠费风险进行分群管理是提升电费管理水平和服务质量的有效方式,但由于供电企业需要管理数十万至数百万计的用户,采用划分聚类算法如面临聚类数值难以选择的问题,本文提出了种层次聚类和划分聚类相结合的分类方法,实现了对大用的聚类算法和层次聚类算法进行简要的介绍。聚类算法是划分方法中较经典的聚类算法之。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。种广泛采用的簇间距离度量方法如下最小距离最大距离平均值距离平均距战略,加强客户分群管理,提升掌握客户需求满足客户需求引导客户需求的能力,提升客户服务差异性和有效性,按照公司客户分群管理指导意见要求,开展用户欠费风险分群管理研究。摘要对用电客户的欠费风险进行分群管理是提升电费管理水平和服务质量的有效方式,但由于供电企业需要管理数十万至数百函数收敛。通常,采用平方误差准则,其定义如下这里是数据库中所有对象的平方误差的总和,是空间中的点,是簇的平均值。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立,使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。聚类算法的算法流程如下输入包含个对象的数据库价,利用评价结果有针对性的开展电费催缴欠费停电和预付费等预防措施。同时为深入落实公司战略,加强客户分群管理,提升掌握客户需求满足客户需求引导客户需求的能力,提升客户服务差异性和有效性,按照公司客户分群管理指导意见要求,开展用户欠费风险分群管理研究。算法以为参数均值。这个过程不断重复,直到准则函数收敛。通常,采用平方误差准则,其定义如下这里是数据库中所有对象的平方误差的总和,是空间中的点,是簇的平均值。该目标函数使生成的簇尽可能紧凑独立,使用的距离度量是欧几里得距离,当然也可以用其他距离度量。聚类算法的算法用户样本进行分类,同时引入了其它的欠费相关的特征数据参与聚类分析,对用户进行更细化的分类分析。用电客户欠费风险分群管理电力客户的欠费原因十分复杂,涉及用户经济情况信用情况社会经济环境国家政策等诸多方面原因。本文重点根据供电企业掌握的电力客户缴费和用电行为数据,并结合行业景气电力用户欠费分群管理研究与应用原稿把个对象分成个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。算法的处理过程如下首先,随机地选择个对象,每个对象初始地代表了个簇的平均值或中心对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复,直到准。关键词小粒度电力负荷预测时间序列模型优化拟合机器学习我国电力体制的深化改革为电力行业引入了市场机制,在有效实现电力资源优化配置,提高电力资源生产和传输效率的同时,也带给电力企业更大的市场风险,风险的切实防范和规避对电力企业的重要性不言而喻。由于客户欠费而产生的电费价,利用评价结果有针对性的开展电费催缴欠费停电和预付费等预防措施。同时为深入落实公司战略,加强客户分群管理,提升掌握客户需求满足客户需求引导客户需求的能力,提升客户服务差异性和有效性,按照公司客户分群管理指导意见要求,开展用户欠费风险分群管理研究。算法以为参数同类的数据尽可能聚集到起,不同数据尽量分离。目前,有大量的聚类算法。而对于具体应用,聚类算法的选择取决于数据的类型聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具,可以对同样的数据尝试多种算法,以发现数据可能揭示的结果。摘要对用电客户的欠费风险进行分群管理是提升电费管理水平和参与聚类分析,对用户进行更细化的分类分析。因此,在本文的研究过程中,创新性的提出了种