k-means 聚类 matlab 亲测可用

学弟们加油！这是学长之前花了好久的时间写的，第1、3个实验效果还可以，第2个实验可能有点缺陷，因为写1、3实验前我每个版本都写思路了，但第2了没写，所以有点逻辑混乱，此外，我第一个实验用遗传算法解决01背包问题选择算法用的截断选择不太好，所以精英池没有设置很大，你们改进一下吧，好像第一个实验最佳的结果是2500左右，我的只有2200左右，不过还行吧，毕竟是新手之前还不会python做到这样很不错了

主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

#class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm=’auto’) #参数： #（1）对于K均值聚类，我们需要给定类别的个数n_cluster，默认值为8； #（2）max_iter为迭代的次数，这里设置最大迭代次数为300； #（3）n_init设为10意味着进行10次随机初始化，选择效果最好的一种来作为模型； #（4）init=’k-means++’ 会由程序自动寻找合适的n_clusters； #（5）tol：float形，默认值= 1e-4，与inertia结合来确定收敛条件； #（6）n_jobs：指定计算所用的进程数； #（7）verbose 参数设定打印求解过程的程度，值越大，细节打印越多； #（8）copy_x：布尔型，默认值=True。当我们precomputing distances时，将数据中心化会得到更准确的结果。如果把此参数值设为True，则原始数据不会被改变。如果是False，则会直接在原始数据上做修改并在函数返回值时将其还原。但是在计算过程中由于有对数据均值的加减运算，所以数据返回后，原始数据和计算前可能会有细小差别。 #属性： #（1）cluster_centers_：向量，[n_clusters, n_features] # Coordinates of cluster centers (每个簇中心的坐标？？)； #（2）Labels_:每个点的分类； #（3）inertia_：float，每个点到其簇的质心的距离之和。

K-Means聚类算法 Matlab代码

PPT较详细的讲述了k-means、em聚类、模糊聚类等不同聚类的算法原理和过程

直接该路径就可以了

使用java语言在数据集iris上实现k-means聚类

MeanShiftCluster + k-means 聚类 的 matlab代码

外卖业务模式高度复杂,现有文献中缺少针对外卖配送路径优化问题的研究.鉴于此,基于同时送取货VRP问题的求解策略,引入时间惩罚成本衡量外卖配送超出时间窗的情况,定义目标函数为外卖配送成本增量总和,包括新订单的固定配送成本、额外配送成本和时间惩罚成本之和.考虑随机参数对计算复杂程度产生的影响,设定配送区域范围,对新订单进行调度时,已指派但尚未完成的订单仍由原车配送,且将时间惩罚成本作为变动成本修正目标函数,直接去掉时间窗约束,降低算法求解难度.设计“商家-客户”配对策略,引入k-means对“商家-客户”进行聚类,同一类内设计“商家-客户”遗传算法,得到启发式路径优化方案.最后,采用随机模拟算法生成动态订单测试算例,通过R语言测试模型及算法的有效性.