本发明公开了基于机器学习的精准化电力营销方法，方法包括数据收集、数据预处理、选择初始聚类中心、聚类、构优化聚类参数和电力营销策略生成。本发明涉及电力营销技术领域，具体是指基于机器学习的精准化电力营销方法，本方案通过基准特征选择和精细的数据空间划分，提升聚类的准确性和区分度，降低了初始聚类中心选取的盲目性，使聚类过程更加稳定和有效；设计距离函数、计算关联度使数据点的分配更加合理和精细；通过局部密度计算，提高聚类的纯度和准确性；通过综合的聚类质量评估，设计最优引导搜索函数，提高对聚类参数的搜索效率，提高了配置最优参数组合的能力，增加了搜索的灵活性和适应性。