【摘 要】
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为解决烟草配送中配送区域划分问题,提出了一种改进的K-means聚类算法.计算每个点的密度并取其中最大的K个点作为初始聚类中心;通过分析比较边缘点到聚类中心距离与所有点阃
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为解决烟草配送中配送区域划分问题,提出了一种改进的K-means聚类算法.计算每个点的密度并取其中最大的K个点作为初始聚类中心;通过分析比较边缘点到聚类中心距离与所有点阃的平均距离,在可选范围内优先考虑边缘点,以避免边缘点对整体最优性的干扰.实例分析表明,该算法有较好的全局收敛性,有效地克服了传统K-means算法收敛于局部最优点和忽视边缘点重要性的缺点.
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