大量用电数据的并行聚类分析

简介：
本研究探讨了在大数据背景下如何高效地对海量用电数据进行并行处理与聚类分析，旨在发现用户用电模式和行为特征。 针对用电数据量大及用电数据分析效率低的问题，本段落通过理论分析与实验方法研究了用于电力数据分析的并行处理架构，并探讨了Canopy和K-means两种典型的聚类算法。在此基础上，提出了一种新的聚类策略：先利用Canopy对大量用电数据进行粗略分类以确定初始簇的数量及中心点位置；再采用K-means算法完成精确分组。该方法既发挥了K-means操作简便且快速收敛的优点，又避免了陷入局部最优解的缺点。 为了实现海量电力数据分析的目标，所提方案被部署在MapReduce框架上进行了实验验证。研究结果显示：提出的算法对于处理大规模用电数据集具有高效性和可行性，并展现出良好的加速比性能。