基于改進K-means的電力企業(yè)營銷數(shù)據(jù)異常校核設(shè)計

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摘 要：針對電力企業(yè)營銷異常數(shù)據(jù)自動校核的效率問題，本文提出一種基于改進K-means算法的設(shè)計方案。通過優(yōu)化K-means算法，采用自然最近鄰搜索和相對密度度量，解決了低密度區(qū)域簇識別難題，對異常數(shù)據(jù)進行精確聚類。同時，本設(shè)計方案關(guān)注數(shù)據(jù)的一致性、唯一性和完整性，保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量。試驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)K-means自動校核方法相比，本方案顯著縮短了校核時間，提高了自動校核效率。（剩余5341字）