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公开(公告)号:CN109508350B
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN201811307544.7
申请日:2018-11-05
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本申请公开了一种对数据进行采样的方法,包括:对所有用户的初始数据进行抽样处理,其中,每个用户对应一个数据向量;对于各个抽样用户及其对应的数据向量,计算每个抽样用户与其他所有抽样用户的向量间的相似性,得到每个抽样用户对应的距离矩阵;根据所有抽样用户对应的距离矩阵,对抽样用户对应的数据向量进行数据聚类;根据聚类结果,选择最重要的一个或多个特征;将所有用户的初始数据按照选择出的所有特征分成k类,并在每一类中进行抽样处理,并保证不同类中的抽样数差值最小。应用本申请,能够实现均匀采样,提高数据处理的准确性。
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公开(公告)号:CN109508350A
公开(公告)日:2019-03-22
申请号:CN201811307544.7
申请日:2018-11-05
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本申请公开了一种对数据进行采样的方法,包括:对所有用户的初始数据进行抽样处理,其中,每个用户对应一个数据向量;对于各个抽样用户及其对应的数据向量,计算每个抽样用户与其他所有抽样用户的向量间的相似性,得到每个抽样用户对应的距离矩阵;根据所有抽样用户对应的距离矩阵,对抽样用户对应的数据向量进行数据聚类;根据聚类结果,选择最重要的一个或多个特征;将所有用户的初始数据按照选择出的所有特征分成k类,并在每一类中进行抽样处理,并保证不同类中的抽样数差值最小。应用本申请,能够实现均匀采样,提高数据处理的准确性。
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公开(公告)号:CN109493249B
公开(公告)日:2021-11-12
申请号:CN201811308693.5
申请日:2018-11-05
Abstract: 本申请公开了一种用电数据在多时间尺度上的分析方法,包括:将用户的用电数据以周为单位构成向量,通过构建RBM模型,输出隐层特征向量;对隐层特征向量进行聚类,得到不同的周用电模式簇;计算不同周用电模式簇间的相似度;根据同一用户所有周用电模式聚类结果,构建用户的全年用电数据向量;根据不同周用电模式簇间的相似度和所有用户的全年用电数据向量,生成用户相似度矩阵;根据所述用户相似度矩阵,将所有用户的全年用电数据向量进行聚类,得到不同的用户年用电模式簇。应用本申请,能够方便地从多时间尺度上进行用电数据的分析。
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公开(公告)号:CN109493249A
公开(公告)日:2019-03-19
申请号:CN201811308693.5
申请日:2018-11-05
Abstract: 本申请公开了一种用电数据在多时间尺度上的分析方法,包括:将用户的用电数据以周为单位构成向量,通过构建RBM模型,输出隐层特征向量;对隐层特征向量进行聚类,得到不同的周用电模式簇;计算不同周用电模式簇间的相似度;根据同一用户所有周用电模式聚类结果,构建用户的全年用电数据向量;根据不同周用电模式簇间的相似度和所有用户的全年用电数据向量,生成用户相似度矩阵;根据所述用户相似度矩阵,将所有用户的全年用电数据向量进行聚类,得到不同的用户年用电模式簇。应用本申请,能够方便地从多时间尺度上进行用电数据的分析。
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