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【 原 创 】 定 制 代 写 开 发 r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment 辅导答疑 代写/代做 Project/数据挖掘和统计分析可视化调研报告/程序/PPT 等/爬虫数据采集 服务（附代码数据）, 咨询 QQ：3025393450 欢迎登陆官网：http://y0.cn/datablog R 语言对用电负荷时间序列数据 进 行 K-medoids 聚 类 建 模 和 GAM 回归数据分析报告 原文链接： tecdat.cn/?p=4146 通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续 用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec 等人 （2016），Laurinec 和 Lucká（ 2016））。第一个用例通过 K-medoids 聚类方法 提取典型的电力负荷曲线。 有 50 个长度为 672 的时间序列（消费者），长度为 2 周的耗电量的时间序列。 这些测量来自智能电表。 维数太高，并且会发生维数的诅咒。因此，我们必须以某种方式降低维度。最 好的方法之一是使用时间序列表示，以减少维数，减少噪声并提取时间序列的 主要特征。 对于用电的两个季节性时间序列（每日和每周季节性），基于模型的表示方法 似乎具有提取典型用电量的最佳能力。 让我们使用一种基于模型的基本表示方法- 平均季节性。在此还有一个非常重 要的注意事项，对时间序列进行归一化是对时间序列进行每次聚类或分类之前 的必要步骤。我们想要提取典型的消耗曲线，而不是根据消耗量进行聚类。 维数上已大大降低。现在，让我们使用 K-medoids 聚类方法来提取典型的消耗 量概况。由于我们不知道要选择合适的簇数，即先验信息，因此必须使用验证
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