基于传统K-means 确定DC位置 前面提到K-means可以基于欧式距离快速聚类,虽然欧式距离不一定适合全国范围的选址,但是我们可以将其作为一个baseline。 from sklearn.cluster import KMeans kclusters = 6 kmeans = KMeans(n_clusters=kclusters, random_state=12).fit(customer_df[['东经','北纬']]) 所求得...
根据算法相似度评价标准将所有数据对象分配到各自最接近的聚类中心所在的类,从而形成N类数据,每一个类用一个容器存储; (3)更新聚类中心。以每一类数据的几何平均值作为新的聚类中心,然后根据相似性评价标准重新分配数据对象; (4)循环执行第二步和第三步直至满足迭代终止条件,保存训练得到的聚类中心。 1. Matlab代码...
1)相比k-means算法可以处理大规模的数据集; 2)对于离群点或者噪声,k-mediods对其没有那么敏感,离群点就不会造成划分的结果偏差太大; 3)相比k-means,k-mediods的时间复杂度提升了o(n),更快一些! Mini-batch k-means算法 思路: 1)随机选择k个样本作为k个簇,注意k的选择方法,在k-means那篇博客中有介绍k...
聚类算法也常被应用于选址问题中,通过 k-means 聚类算法可以同时选取多个配送中心。本文将 k-means 聚类方法与层次分析法相结合,定性定量地解决配送中心选址问题,提高了物流选址的可靠度。二、聚类分析(一)数据归一化数据的归一化处理是将待分析的数据变成具有相对关系的可在同一数量级上进行衡量的相对数值,这是一种...
基于双层规划和K—Harmonicmeans 聚类分析的学校选址研究 岳金辉,李 强 (1.武汉理工大学管理学院,湖北武汉430070;2.中国科学院计算机网络信息中心,北京100190) 摘 要:学校选址是教育投资的首要环节,依据义务教育的强制性、免费性、普及性和均衡性等特 点,建立了学校选址问题的整数线性双层规划模型(ILBP)和无容量限制...
基于传统K-means 选址 前面提到K-means可以基于欧式距离快速聚类,虽然欧式距离不一定适合全国范围的选址,但是我们可以将其作为一个baseline。 fromsklearn.clusterimportKMeanskclusters =6kmeans = KMeans(n_clusters=kclusters, random_state=12).fit(customer_df[['东经','北纬']]) ...
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《基于改进的K-means聚类的多区域物流中心选址算法》是鲁玲岚,秦江涛撰写的一篇论文。论文摘要 针对当前多区域物流中心选址需建立配送中心个数不定、位置、覆盖范围不明的问题,本文提出了一种改进的k-means聚类算法,以城市经济引力模型为基础,将城市运输距离与居民消费能力的指标相结合,重新定义对象之间相似性度量的距离...