文摘本文旨在解决采用密度聚类算法分析电力设备位置坐标时,因手动设置超参数导致聚类结果不稳定的问题。通过引入粒子群优化算法,自动调整邻域半径和最小邻域点数,并以轮廓系数作为优化目标,实现了PSO-DBSCAN(particle swarm optimization for DBSCAN)算法。该算法能够更好地适应不同电力设备位置坐标的数据特征,提高了聚类分析的准确性和稳定性。实验结果表明,PSO-DBSCAN算法在电力设备位置坐标分析中表现出色,成功克服了传统手动设置超参数的局限性。本研究为电力系统管理提供了一种更智能、自适应的密度聚类分析方法,为电力设备位置坐标分析提供了可靠而高效的解决方案,为电力系统的管理和优化提供了新的思路和工具。
