基于改进K-means的电力企业营销数据异常校核设计

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摘 要：针对电力企业营销异常数据自动校核的效率问题，本文提出一种基于改进K-means算法的设计方案。通过优化K-means算法，采用自然最近邻搜索和相对密度度量，解决了低密度区域簇识别难题，对异常数据进行精确聚类。同时，本设计方案关注数据的一致性、唯一性和完整性，保证了数据质量。试验结果表明，与传统K-means自动校核方法相比，本方案显著缩短了校核时间，提高了自动校核效率。（剩余5341字）

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