K-means与物流选址

weixin_34378045

于 2019-01-08 20:34:00 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：数据结构与算法

原文链接：http://www.cnblogs.com/yuanquanxi/p/10241289.html

本文探讨了K-means聚类算法及其在物流选址问题中的应用。K-means通过迭代寻找使平方和最小化的类中心，而物流选址则追求总距离最小。此外，文章提出了使用几何中位数代替K-means的均值求解中心，以更好地适应选址问题的需求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

目录

K-means
- 流程
- 优化目标
物流选址
- 问题
- 方法
Geometric median
- 问题
- 方法
- 应用

K-means

流程

k-means是聚类，即将n个点分为k类，步骤如下：

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