【摘 要】
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电力行业信息化建设在近几年得到飞速发展的同时,其数据却得不到很好地利用以支持决策。聚类分析是数据挖掘领域的重要分支,将其应用于电力行业,提升电力企业的市场竞争力。
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电力行业信息化建设在近几年得到飞速发展的同时,其数据却得不到很好地利用以支持决策。聚类分析是数据挖掘领域的重要分支,将其应用于电力行业,提升电力企业的市场竞争力。本文在分析、比较现有聚类算法的基础上,详细阐述了DBSCAN 算法的思想、实现及改进,并将改进的算法应用于电力营销分析中。实验数据表明,通过聚类,能够识别密集和稀疏的区域,发现全局分布模式及数据属性间的相互关系,帮助决策者从客户基本库中发现不同的客户群并对其进行分析,从而达到辅助决策的目的。
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