基于 ISODATA 改进算法的负荷场景曲线聚类（适用于风光场景生成）
引言：
负荷场景曲线聚类是在负荷场景生成中一项重要的任务，通过对负荷场景曲线的聚类可以有效地识别
出不同类型的负荷场景，从而为相关系统的优化和调整提供依据。本文介绍了一种基于 ISODATA 改
进算法的负荷场景曲线聚类方法，该方法在保持 ISODATA 算法的基本原理和思想的基础上，进行了
一系列的改进和优化，提高了聚类的准确性和效果。
1. 算法背景
负荷场景曲线聚类是一种常见的数据挖掘任务，其目标是将相似的负荷场景曲线归类到同一个簇中，
以便进行进一步的分析和处理。传统的 K-means 算法常被用于曲线聚类任务，但其对噪声和离群点
比较敏感，聚类效果不佳。在此基础上，ISODATA 算法和其改进算法被广泛应用于负荷场景曲线聚类
任务。
2. ISODATA 算法介绍
ISODATA 算法是一种基于迭代优化的聚类算法，其核心思想是将负荷场景曲线按照其特征进行划分，
不断调整簇的数量和大小，直到达到预设的聚类目标。该算法通过计算簇的平均值和标准差，以及簇
间的最小距离等指标来评估聚类结果。
3. ISODATA 算法的改进
基于 ISODATA 算法的改进，本文主要从以下几个方面进行了优化：
3.1. K-means 算法的引入
传统的 ISODATA 算法通常以单一的簇中心来聚类，但这种方法对于复杂的负荷场景曲线可能无法达
到较好的聚类效果。因此，本文引入了 K-means 算法，通过对负荷场景曲线进行多次聚类，最终选
择其中效果最好的聚类结果。
3.2. L-ISODATA 算法的引入
传统的 ISODATA 算法在计算簇的平均值和标准差时，对于每个特征都以相同的权重进行计算。然而
，在负荷场景曲线聚类任务中，不同特征的重要性可能存在差异。因此，本文引入了 L-ISODATA 算
法，通过为不同特征赋予不同的权重，提高了聚类的准确性和效果。
3.3. K-L-ISODATA 算法的引入
为了进一步提高聚类效果，本文将 K-means 算法和 L-ISODATA 算法进行了结合，提出了 K-L-
ISODATA 算法。该算法首先使用 K-means 算法进行聚类，得到初始的簇中心。然后，利用 L-
ISODATA 算法对每个簇进行进一步调整和优化，最终得到最佳的聚类结果。
4. 聚类效果评价
