空调用户风速使用习惯的聚类方法技术

本发明专利技术涉及空调技术。本发明专利技术是要解决现有没有一个对用户风速使用习惯进行统计分析的系统或方法的问题，提供了一种空调用户风速使用习惯的聚类方法，其技术方案可概括为：首先以用户对风速的选择定义多个聚类中心。然后数据库采集空调用户行为数据，系统再从数据库中获取各空调用户行为数据，且计算每个用户的对各风速的使用率，并计算每个用户对各风速的使用率到各聚类中心的距离，并比较距离大小，根据距离规则选择对应的聚类作为该用户的归类，系统最后分别统计聚类之后各类的用户数，输出整体上用户对风速的使用偏好。本发明专利技术的有益效果是，方便空调开发设计，适用于空调系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及空调技术，特别涉及空调使用统计聚类技术。
技术介绍
随着空调技术的不断进步，空调变得越来越智能化，而人们对于空调的改进是基 于用户的使用感受的，是以让用户获得最好的体验为目的，这就要求空调的设计者要非常 了解用户的使用习惯，根据用户的使用偏好来对空调进行改进。风速是用户每次使用空调 都必须使用的一个功能，因此对于用户对风速的使用偏好的研究是十分有必要的，而目前 并没有一个对用户风速使用习惯进行统计分析的系统或方法。现有的空调一般都具有网络 功能，能够将其数据进行上传。 目前常用的聚类算法主要有K-means算法、K-medoids算法和Clara算法等，但这 些算法都有其自身的缺陷：K-means算法产生类的大小相差不会很大，并且对于肮脏数据 很敏感；K-medoids算法不适合于大数据量的计算；Clara算法的效率取决于采样的大小， 一般不太可能得到最佳的结果。 而现在可以采用聚类的方法，将对风速使用偏好不同的用户聚成一类，通过统计 各类用户的数量即可了解哪一种风速是用户们使用较多的
技术实现思路
本专利技术的目的是要解决目前没有一个对用户风速使用习惯进行统计分析的系统 或方法的问题，提供了一种。 本专利技术解决其技术问题，采用的技术方案是，， 其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、以用户对风速的选择定义多个聚类中心； 步骤2、数据库采集空调用户行为数据； 步骤3、系统从数据库中获取各空调用户行为数据； 步骤4、系统计算每个用户的对各风速的使用率，并计算每个用户对各风速的使用 率到各聚类中心的距离，并比较距离大小，根据距离规则选择对应的聚类作为该用户的归 类； 步骤5、系统分别统计聚类之后各类的用户数，输出整体上用户对风速的使用偏 好。 具体的，步骤1中，所述用户对风速的选择包括自动风速、微风风速、低风风速、中 风风速、高风风速及强风风速。 进一步的，步骤1中，所述定义多个聚类中心是指：定义（1，0, 0, 0, 0, 0) 表不一个用户偏愛使用自动风速，（〇, 1，〇, 〇, 〇, 〇)表不一个用户偏愛使用微风， (0, 0, 1，0, 0, 0)表示一个用户偏爱使用低风，（0, 0, 0, 1，0, 0)表示一个用户偏爱使用中风， (0, 0, 0, 0, 1，0)表示一个用户偏爱使用高风，（0, 0, 0, 0, 0, 1)表示一个用户偏爱使用强风， (1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6)表示一个用户偏爱随机使用各功能，并以这七个点作为七个 聚类中心。 具体的，步骤2具体为：用户使用空调时，空调每隔一段时间就将用户行为数据上 传给数据库进行存储，空调每一次上传的用户行为数据作为一条用户行为数据，同一空调 上传的所有用户行为数据作为该空调用户行为数据。 再进一步的，所述一段时间为5分钟。 具体的，所述用户行为数据至少包括用户使用每种风速的时间，或该用户行为数 据是指用户使用哪种风速。 再进一步的，步骤3具体为： 步骤31、系统从数据库中获取各空调用户行为数据； 步骤32、系统从各空调用户行为数据中分别统计每个空调上传的用户行为数据的 总条数，若总条数少于预设值，则剔除该空调用户行为数据，对总条数大于预设值的各空调 用户行为数据，进入下一步； 步骤33、系统从这些空调用户行为数据中分别统计每个空调上传的使用各风速的 时间或使用各风速的用户行为数据的条数。 具体的，步骤32中，所述预设值为20。 再进一步的，步骤4中，所述计算每个用户的对各风速的使用率的方法为：针对一 个用户，利用其所使用各风速的时间分别除以空调使用总时间，得到该用户对各风速的使 用率，记为a、b、c、d、e、f，分别指代用户的自动风速使用率、微风风速使用率、低风风速使 用率、中风风速使用率、高风风速使用率及强风风速使用率； 或，针对一个用户，利用其使用各风速的用户行为数据的条数除以该空调上传的 用户行为数据的总条数，得到该用户对各风速的使用率，记为a、b、c、d、e、f，分别指代用户 的自动风速使用率、微风风速使用率、低风风速使用率、中风风速使用率、高风风速使用率 及强风风速使用率。 具体的，步骤4中，所述计算每个用户对各风速的使用率到各聚类中心的距离，并 比较距离大小，根据距离规则选择对应的聚类作为该用户的归类的方法为： 步骤41、计算每个用户对各风速的使用率到各聚类中心的距离，针对一个用户，其 计算公式为： 其中，Ip 12、13、14、15、16、1 7分别表示某一用户的空调各风速使用率到七个聚类中 心的距离； 步骤42、距离规则为选择最小的距离，则针对一个用户，比较其HklplDle、 17的大小，选择其中最小的所对应的聚类中心，将该用户置于该聚类中。 本专利技术的有益效果是，在本专利技术方案中，通过上述空调用户风速使用习惯的聚类 方法，可以统计分析出整体上用户对空调风速的偏好，方便空调开发设计，且计算方法简 单，聚类效果好且易于理解，各类之间的区别明显，易于实现。【具体实施方式】 下面结合实施例，详细描述本专利技术的技术方案。 本专利技术的为：首先以用户对风速的选择定义多 个聚类中心。然后数据库采集空调用户行为数据，系统再从数据库中获取各空调用户行为 数据，且计算每个用户的对各风速的使用率，并计算每个用户对各风速的使用率到各聚类 中心的距离，并比较距离大小，根据距离规则选择对应的聚类作为该用户的归类，系统最后 分别统计聚类之后各类的用户数，输出整体上用户对风速的使用偏好。 实施例 本专利技术实施例的，其包括以下步骤： 步骤1、以用户对风速的选择定义多个聚类中心。 本步骤中，本例以用户对风速的选择包括自动风速、微风风速、低风风速、中 风风速、高风风速及强风风速为例，则定义多个聚类中心是指：定义（1，〇,〇,〇,〇,〇) 表不一个用户偏愛使用自动风速，（〇, 1，0, 0, 0, 0)表不一个用户偏愛使用微风， (0, 0, 1，0, 0, 0)表示一个用户偏爱使用低风，（0, 0, 0, 1，0, 0)表示一个用户偏爱使用中风， (0, 0, 0, 0, 1，0)表示一个用户偏爱使用高风，（0, 0, 0, 0, 0, 1)表示一个用户偏爱使用强风， (1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6)表示一个用户偏爱随机使用各功能，并以这七个点作为七个 聚类中心。 步骤2、数据库采集空调用户行为数据。 本步骤可以具体为：用户使用空调时，空调每隔一段时间（如5分钟）就将用户行 为数据上传给数据库进行存储，空调每一次上传的用户行为数据作为一条用户行为数据， 同一空调上传的所有用户行为数据作为该空调用户行为数据。而用户行为数据中至少包括 用户使用每种风速的时间，或该用户行为数据是指用户使用哪种风速。 步骤3、系统从数据库中获取各空调用户行为数据。 本步骤可以具体为当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
空调用户风速使用习惯的聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、以用户对风速的选择定义多个聚类中心；步骤2、数据库采集空调用户行为数据；步骤3、系统从数据库中获取各空调用户行为数据；步骤4、系统计算每个用户的对各风速的使用率，并计算每个用户对各风速的使用率到各聚类中心的距离，并比较距离大小，根据距离规则选择对应的聚类作为该用户的归类；步骤5、系统分别统计聚类之后各类的用户数，输出整体上用户对风速的使用偏好。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘胜涛，刘胜刚，唐军，蒲文龙，
申请(专利权)人：四川长虹电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51