资源包含4个文件，其中.m和.npy为模型文件，其余两个是jupyter格式的python文件，如果没有jupyter可以用记事本或是vs code打开，再粘到py文件中运行 代码详解可见博客：https://blog.csdn.net/weixin_42486554/article/details/103732613

基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 关键词：k-means 光伏聚类 聚类 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率，数据显示结果非常清晰，而且求解的效果更好，店主已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好 标题：改进 K-means 算法在光伏曲线聚类研究中的应用 关键词：K-means 算法、光伏聚类、数据分析、MATLAB平台 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》（部分参考） 简介： 本研究聚焦于光伏曲线聚类的模型，采用了改进后的 K-means 算法，以提高聚类的准确性。我们选择了MATLAB平台作为仿真平台，并基于该平台进行实验和数据处理。通过运用改进后的算法，我们的代码能直接输出光伏原始数据集和聚类后的数据集，同时提供各类曲线的数量和概率。结果显示数据清晰可见，求解效果更佳

使用MATLAB手打k-means聚类函数，通过矩阵运算提高运行速度，带有详细注释。 样本点归类过程提供循环方式和矩阵计算方式，后者耗时和pdist2函数相近。 矩阵运算加速后，该函数聚类速度与MATLAB自带聚类函数相当甚至更快。 压缩包中附带K-means聚类实现原理介绍及收敛性分析文件（readme.pdf）。

利用谱聚类算法，根据节点间的电气距离，对电力系统进行分区

mohujulei_电力系统分区_分区_谱聚类算法_谱聚类分区_电气距离_源码.zip

蛋白质定位位点的分析是生物信息学中的重要任务。在具有多个指标/特征的基于酵母蛋白质测量数据的众多研究方法中，预测酵母蛋白质定位位点是一个有前途的领域。为了反映这些特征对预测任务的不同贡献，提出了一种基于加权特征集合（WFE）的聚类算法，以基于收集的酵母蛋白质定位数据预测酵母蛋白质定位位点。 WFE过程首先为特征分配不同的权重，然后对结果进行计算和呈现以获得最佳结果。对基于WFE的算法和其他几种基于加权特征思想的聚类算法的实验结果表明，我们的新算法在准确性和稳定性方面均优于其他特征加权类型算法。

针对K-means算法因随机选取聚类中心而易造成聚类结果不稳定的问题,提出PCA-KDKM算法。该算法使用主成分分析法对数据集的属性降维,提取主属性;利用k′dist曲线自动获取k值;计算平缓曲线上所含数据对象的均值并选取其中一值,作为首个初始聚类中心;利用基于密度和最大最小距离的算法思想进行聚类;结合类间距离和类内聚类提出聚类质量评价函数。将该算法与K-means、KNE-KM、QMC-KM、CFSFDP-KM在UCI数据集上进行聚类比较,结果表明该算法聚类结果稳定,聚类准确率高。将PCA-KDKM算法应用在微博舆情分析中,抓取不同类别的数万条数据进行聚类分析。实验结果表明,PCA-KDKM算法在微博舆情分析中有更高的准确性和稳定性,有利于及时发现热点舆情。

改进的 K-means 聚类算法

K-means 对 iris 数据进行聚类并显示聚类中心，聚类结果等，附注释

DBSCAN（Density-BasedSpatialClustering ofApplicationswithNoise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点：DBSCAN算法需要选择一种距离度量，对于待聚类的数据集中，任意两个点之间的距离，反映了点之间的密度，说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难，所以对于二维空间中的点，可以使用欧几里德距离来