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星座图是多元数据可视化的一种常用方法,具有直观、形象的特点,可以通过调整权系数来对数据进行交互式挖掘.但是传统的星座图缺乏自动调整权系数的较好方法,因而限制了其在可视化数据分析和模式识别的进一步应用.本文将传统的实系数星座图推广为复系数星座图,并且提出了基于复线性判别分析算法对星座图权系数进行自动优化的方法.对4个数据集的实验结果表明,复系数星座图可以较好地表达高维数据的结构关系,并且可以和有关机器算法结合对数据进行可视化分析. 相似文献
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基于免疫模糊聚类算法的电网抗差状态估计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于免疫进化模糊聚类算法的电网抗差状态估计方法.该方法首先计算出量测数据的标准残差rN和相邻采样时刻量测值之差Δz,初步将量测数据划分为可疑数据和可靠数据.分别在0.5~1和0~1之间随机生成可靠数据和可疑数据的隶属度,形成初始分类矩阵,克服了整个分类矩阵在0~1之间随机生成的缺陷,并大大加快了算法的收敛速度.之后以γN和△z为特征值,应用免疫进化算法对分类矩阵进行模糊聚类,以获得各个量测量的良数据隶属度.依据各个量测量的良数据隶属度,进一步将量测数据划分入淘汰区、降权区、保权区进行状态估计.该方法能获得较高的抗差能力和状态估计精度,且数值稳定性较好.对IEEE14节点系统的算例仿真表明了该方法的有效性. 相似文献
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