69、新型聚类算法与变电站规划方法解析

新型聚类算法与变电站规划方法解析

在当今的技术领域中，聚类算法和变电站规划都是重要的研究方向。聚类算法在语音识别等领域有着广泛应用，而变电站规划则关乎电力系统的高效运行。下面将详细介绍一种新型模糊层次聚类算法（FHC）以及基于加权 k - 均值的变电站规划方法。

新型模糊层次聚类算法（FHC）

在语音聚类方面，传统的聚类算法有 k - 均值、模糊 C - 均值（FCM）和层次聚类（AHC）等。而这里提出的 FHC 算法是一种新型的模糊层次聚类算法。

FHC 算法原理

FHC 算法中存在成员传播的概念，即每个新合并簇的成员资格表示为其与预合并簇成员资格的加权和，且每个预合并簇的成员资格会对所有新合并簇的成员资格产生贡献。具体定义如下：
[
A_{v_i} = \text{sim}(v_i, v_j) + \sum_{v_l\in S_{v_i}} \text{sim}(v_i, v_l)
]
[
A_{v_j} = \text{sim}(v_i, v_j) + \sum_{v_l\in S_{v_j}} \text{sim}(v_i, v_l)
]
在算法实现中，相似度度量设置为负广义似然比（GLR）。以下是 FHC 算法的具体步骤：
1. 初始化 ：
- 设定 (n)、(\lambda)、(V)、(c) ，其中 (u_{i,j} = \begin{cases} 0, & i \neq j \ 1, & \text{otherwise} \end{cases})
2. 循环操作