基于拉丁超立方采样的k-means算法改进：风电光伏场景缩减与不确定性模拟,基于拉丁超立方场景生成和改进k-means算法的场景缩减 风电、光伏场景不确定性模拟，由一组确定性的方案，生成1000种光伏场景，为了避免大规模风电，光伏场景造成的计算困难问题，针对k-means的初始聚类中心随的问题做出改进，并将场景削减至5个，运行后直接给出生成的场景、缩减后的场景及缩减后各场景概率。 可移植以及可应用性非常强 适合初学者进行学习使用程序注释清晰易懂 ,基于拉丁超立方场景生成; 改进k-means算法; 场景缩减; 风电、光伏场景不确定性模拟; 生成光伏场景; 避免计算困难; 初始聚类中心改进; 场景削减; 注释清晰易懂。,基于拉丁超立方与改进k-means的场景缩减算法：风电光伏不确定性模拟

在短距离无线通信中，无线节点或移动终端通常有低成本、小体积、低功耗的要求，因此无法使用复杂的预失真或补偿电路克服功放的非线性影响，这是无线节点或移动终端在上行链路中难以使用高阶QAM调制的重要原因之一。基于QAM矩形星座的特点，提出了一种K-means聚类的改进算法作为中央基站节点的高阶QAM解调算法。在发送信号受到较严重的功放非线性失真时，所提改进算法解调性能更优，算法复杂度更低。 在短距离无线通信中，高阶QAM（Quadrature Amplitude Modulation）调制由于其高传输效率而被广泛采用，但同时也面临着功率放大器（PA）非线性失真的挑战。由于无线节点和移动终端对成本、体积和功耗的严格限制，无法采用复杂的预失真或补偿电路来应对这一问题。为了解决这一难题，一种针对失真QAM信号的改进K-means聚类算法被提出，特别适用于中央基站节点的高阶QAM解调。 传统的K-means聚类算法主要用于数据挖掘和模式识别，而在通信领域，尤其是用于高阶调制的解调，这一应用并不常见。该改进算法的优势在于，在功放非线性导致QAM星座图严重失真的情况下，可以提供更优的解调性能，同时保持较低的算法复杂度。 在K-means解调过程中，关键步骤包括数据点的聚类和星座编号判决。原始的K-means算法可能因为“两星座一簇”或“一星座两簇”的情况导致误判，而改进算法则通过利用星座图的先验知识，比如矩形星座的结构，来更精确地选择初始聚类中心。对于矩形星座，算法首先估算数据点的分布范围，然后进行非均匀网格划分，结合理想星座图剔除无关点，最后选取最接近数据点的网格点作为初始聚类中心，确保每个星座点对应一个聚类中心，提高了解调的准确性。 具体实施上，算法会接收一组数据点的横纵坐标集合，根据QAM调制的阶数K和矩形星座的行数M进行处理。通过调整非均匀划分系数η，可以适应不同的失真程度，以达到最佳的解调效果。这种改进策略有效地降低了由于功放非线性导致的解调错误率，尤其在面对严重的失真时，解调性能优于常规方法。 该改进的K-means聚类算法为短距离无线通信中的高阶QAM解调提供了一种新的解决方案。它巧妙地利用了通信系统内的先验信息，降低了算法复杂度，同时提高了解调的准确性和鲁棒性，对于无线节点和移动终端的低功耗、低成本需求是一个理想的匹配。随着C-RAN架构的推广，这种算法有望在未来的无线通信系统中发挥重要作用，特别是在那些需要高效能、低功耗解调的场景中。

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

针对K-means算法易受随机选择的初始聚类中心的影响和划分准确率不高的缺点，给出了一种改进的K-means算法。首先对初始聚类中心的选择过程进行了改进，然后对各样本点间差异最大的维进行加权处理。在Iris数据集上对原始算法和改进后的K-means算法的聚类结果进行对比分析。实验证明：改进后的算法稳定，且聚类的准确率达到了92％。

摘要：针对传统配电网区域规划方法无法满足实际需求，而基于传统聚类算法的配电网区域规划方法存在着初始聚类中心选取不合理和聚类个数不确定的问题。文中对传统K-mea

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基于改进K-Means算法的电商用户聚类分析和应用研究.pdf

 针对电力大数据收集和存储中数据量大、数据收集不精准的问题，提出了基于改进K-means算法的电力大数据系统的设计。对传统K-means算法进行分析，提出改进之后的K-means算法。根据改进后算法设计电力大数据系统，对系统的架构进行分析，包括数据存储、设备层、数据接入等模块。对设计的电力大数据系统进行实验，实验结果表明，文中设计的电力大数据系统能够满足实际需求，提高系统的存储和处理效率。

图像分割方向论文的思维导图

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