创建个性化能源计划：使用模糊C均值聚类从群体到个体
计算工程、金融与科学
2013-07-05 v1 机器学习
摘要
英国电力市场的变化意味着家庭用户将需要改变他们的用电行为以维持供应。聚类允许将家庭层面收集的用电概况聚类成组，并分配一个典型概况，可用于针对营销活动。模糊C均值聚类扩展了这一点，允许每个家庭成为多个组的成员，从而提供了根据每个组的隶属度向家庭提供个性化优惠的机会。此外，还可以提供反馈，说明用户行为的变化如何使他们朝着更"绿色"或更具成本效益的典型用电方式转变。
引用
@article{arxiv.1307.1385,
title = {Creating Personalised Energy Plans. From Groups to Individuals using Fuzzy C Means Clustering},
author = {Ian Dent and Christian Wagner and Uwe Aickelin and Tom Rodden},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.1385},
year = {2013}
}
备注
Digital Engagement 11, Newcastle, November 2011