空調(diào)用戶風速使用習慣的聚類方法
【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明涉及空調(diào)技術(shù)，特別涉及空調(diào)使用統(tǒng)計聚類技術(shù)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著空調(diào)技術(shù)的不斷進步，空調(diào)變得越來越智能化，而人們對于空調(diào)的改進是基 于用戶的使用感受的，是以讓用戶獲得最好的體驗為目的，這就要求空調(diào)的設計者要非常 了解用戶的使用習慣，根據(jù)用戶的使用偏好來對空調(diào)進行改進。風速是用戶每次使用空調(diào) 都必須使用的一個功能，因此對于用戶對風速的使用偏好的研究是十分有必要的，而目前 并沒有一個對用戶風速使用習慣進行統(tǒng)計分析的系統(tǒng)或方法?，F(xiàn)有的空調(diào)一般都具有網(wǎng)絡 功能，能夠?qū)⑵鋽?shù)據(jù)進行上傳。
[0003] 目前常用的聚類算法主要有K-means算法、K-medoids算法和Clara算法等，但這 些算法都有其自身的缺陷：K-means算法產(chǎn)生類的大小相差不會很大，并且對于骯臟數(shù)據(jù) 很敏感；K-medoids算法不適合于大數(shù)據(jù)量的計算；Clara算法的效率取決于采樣的大小， 一般不太可能得到最佳的結(jié)果。
[0004] 而現(xiàn)在可以采用聚類的方法，將對風速使用偏好不同的用戶聚成一類，通過統(tǒng)計 各類用戶的數(shù)量即可了解哪一種風速是用戶們使用較多的

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是要解決目前沒有一個對用戶風速使用習慣進行統(tǒng)計分析的系統(tǒng) 或方法的問題，提供了一種空調(diào)用戶風速使用習慣的聚類方法。
[0006] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題，采用的技術(shù)方案是，空調(diào)用戶風速使用習慣的聚類方法， 其特征在于，包括以下步驟：
[0007] 步驟1、以用戶對風速的選擇定義多個聚類中心；
[0008] 步驟2、數(shù)據(jù)庫采集空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)；
[0009] 步驟3、系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫中獲取各空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)；
[0010] 步驟4、系統(tǒng)計算每個用戶的對各風速的使用率，并計算每個用戶對各風速的使用 率到各聚類中心的距離，并比較距離大小，根據(jù)距離規(guī)則選擇對應的聚類作為該用戶的歸 類；
[0011] 步驟5、系統(tǒng)分別統(tǒng)計聚類之后各類的用戶數(shù)，輸出整體上用戶對風速的使用偏 好。
[0012] 具體的，步驟1中，所述用戶對風速的選擇包括自動風速、微風風速、低風風速、中 風風速、高風風速及強風風速。
[0013] 進一步的，步驟1中，所述定義多個聚類中心是指：定義（1，0, 0, 0, 0, 0) 表不一個用戶偏愛使用自動風速，（〇, 1，〇, 〇, 〇, 〇)表不一個用戶偏愛使用微風， (0, 0, 1，0, 0, 0)表示一個用戶偏愛使用低風，（0, 0, 0, 1，0, 0)表示一個用戶偏愛使用中風， (0, 0, 0, 0, 1，0)表示一個用戶偏愛使用高風，（0, 0, 0, 0, 0, 1)表示一個用戶偏愛使用強風， (1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6)表示一個用戶偏愛隨機使用各功能，并以這七個點作為七個 聚類中心。
[0014] 具體的，步驟2具體為：用戶使用空調(diào)時，空調(diào)每隔一段時間就將用戶行為數(shù)據(jù)上 傳給數(shù)據(jù)庫進行存儲，空調(diào)每一次上傳的用戶行為數(shù)據(jù)作為一條用戶行為數(shù)據(jù)，同一空調(diào) 上傳的所有用戶行為數(shù)據(jù)作為該空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)。
[0015] 再進一步的，所述一段時間為5分鐘。
[0016] 具體的，所述用戶行為數(shù)據(jù)至少包括用戶使用每種風速的時間，或該用戶行為數(shù) 據(jù)是指用戶使用哪種風速。
[0017] 再進一步的，步驟3具體為：
[0018] 步驟31、系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫中獲取各空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)；
[0019] 步驟32、系統(tǒng)從各空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)中分別統(tǒng)計每個空調(diào)上傳的用戶行為數(shù)據(jù)的 總條數(shù)，若總條數(shù)少于預設值，則剔除該空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)，對總條數(shù)大于預設值的各空調(diào) 用戶行為數(shù)據(jù)，進入下一步；
[0020] 步驟33、系統(tǒng)從這些空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)中分別統(tǒng)計每個空調(diào)上傳的使用各風速的 時間或使用各風速的用戶行為數(shù)據(jù)的條數(shù)。
[0021] 具體的，步驟32中，所述預設值為20。
[0022] 再進一步的，步驟4中，所述計算每個用戶的對各風速的使用率的方法為：針對一 個用戶，利用其所使用各風速的時間分別除以空調(diào)使用總時間，得到該用戶對各風速的使 用率，記為a、b、c、d、e、f，分別指代用戶的自動風速使用率、微風風速使用率、低風風速使 用率、中風風速使用率、高風風速使用率及強風風速使用率；
[0023] 或，針對一個用戶，利用其使用各風速的用戶行為數(shù)據(jù)的條數(shù)除以該空調(diào)上傳的 用戶行為數(shù)據(jù)的總條數(shù)，得到該用戶對各風速的使用率，記為a、b、c、d、e、f，分別指代用戶 的自動風速使用率、微風風速使用率、低風風速使用率、中風風速使用率、高風風速使用率 及強風風速使用率。
[0024] 具體的，步驟4中，所述計算每個用戶對各風速的使用率到各聚類中心的距離，并 比較距離大小，根據(jù)距離規(guī)則選擇對應的聚類作為該用戶的歸類的方法為：
[0025] 步驟41、計算每個用戶對各風速的使用率到各聚類中心的距離，針對一個用戶，其 計算公式為：
[0033] 其中，Ip 12、13、14、15、16、1 7分別表示某一用戶的空調(diào)各風速使用率到七個聚類中 心的距離；
[0034] 步驟42、距離規(guī)則為選擇最小的距離，則針對一個用戶，比較其HklplDle、 17的大小，選擇其中最小的所對應的聚類中心，將該用戶置于該聚類中。
[0035] 本發(fā)明的有益效果是，在本發(fā)明方案中，通過上述空調(diào)用戶風速使用習慣的聚類 方法，可以統(tǒng)計分析出整體上用戶對空調(diào)風速的偏好，方便空調(diào)開發(fā)設計，且計算方法簡 單，聚類效果好且易于理解，各類之間的區(qū)別明顯，易于實現(xiàn)。
【具體實施方式】
[0036] 下面結(jié)合實施例，詳細描述本發(fā)明的技術(shù)方案。
[0037] 本發(fā)明的空調(diào)用戶風速使用習慣的聚類方法為：首先以用戶對風速的選擇定義多 個聚類中心。然后數(shù)據(jù)庫采集空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)再從數(shù)據(jù)庫中獲取各空調(diào)用戶行為 數(shù)據(jù)，且計算每個用戶的對各風速的使用率，并計算每個用戶對各風速的使用率到各聚類 中心的距離，并比較距離大小，根據(jù)距離規(guī)則選擇對應的聚類作為該用戶的歸類，系統(tǒng)最后 分別統(tǒng)計聚類之后各類的用戶數(shù)，輸出整體上用戶對風速的使用偏好。
[0038] 實施例
[0039] 本發(fā)明實施例的空調(diào)用戶風速使用習慣的聚類方法，其包括以下步驟：
[0040] 步驟1、以用戶對風速的選擇定義多個聚類中心。
[0041 ] 本步驟中，本例以用戶對風速的選擇包括自動風速、微風風速、低風風速、中 風風速、高風風速及強風風速為例，則定義多個聚類中心是指：定義（1，〇,〇,〇,〇,〇) 表不一個用戶偏愛使用自動風速，（〇, 1，0, 0, 0, 0)表不一個用戶偏愛使用微風， (0, 0, 1，0, 0, 0)表示一個用戶偏愛使用低風，（0, 0, 0, 1，0, 0)表示一個用戶偏愛使用中風， (0, 0, 0, 0, 1，0)表示一個用戶偏愛使用高風，（0, 0, 0, 0, 0, 1)表示一個用戶偏愛使用強風， (1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6)表示一個用戶偏愛隨機使用各功能，并以這七個點作為七個 聚類中心。
[0042] 步驟2、數(shù)據(jù)庫采集空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)。
[0043] 本步驟可以具體為：用戶使用空調(diào)時，空調(diào)每隔一段時間（如5分鐘）就將用戶行 為數(shù)據(jù)上傳給數(shù)據(jù)庫進行存儲，空調(diào)每一次上傳的用戶行為數(shù)據(jù)作為一條用戶行為數(shù)據(jù)， 同一空調(diào)上傳的所有用戶行為數(shù)據(jù)作為該空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)。而用戶行為數(shù)據(jù)中至少包括 用戶使用每種風速的時間，或該用戶行為數(shù)據(jù)是指用戶使用哪種風速。
[0044] 步驟3、系統(tǒng)從數(shù)據(jù)庫中獲取各空調(diào)用戶行為數(shù)據(jù)。
[0045] 本步驟可以具體為