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【代码分享】基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景聚类算法

程序名称：基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景聚类算法

实现平台：matlab

代码简介：提出了一种针对负荷曲线聚类的聚类效果和速度并重的L-ISODATA(Loadcurve-ISODATA)算法。从初始聚类中心的选取和核方法进行非线性映射两个角度对ISODATA聚类算法进行改进，优化了初始化聚类中心的选取策略来加快算法收敛速度，并结合核方法捕捉高维空间的特征提升聚类效果。建立了基于L-ISODATA的用电用户聚类模型，通过实验与传统的K-means和ISODATA算法进行对比，验证了算法的优越性。

代码主要做的是一种基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类，代码中，主要做了四种聚类算法，包括基础的K-means算法、ISODATA算法、L-ISODATA算法以及K-L-ISODATA算法，并且包含了对聚类场景以及聚类效果的评价，通过DBI的计算值综合对比评价不同方法的聚类效果，程序实现效果非常好，适合对于算法创新有需求的人，且也包含基础的k-means算法，用来学习也非常棒！另外，此代码同样适用于风光场景生成，自己准备好风光场景数据即可！附有完整参考文献。

参考文献：《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章 基于改进 ISODATA 的负荷曲线聚类算法

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