KMeans聚类算法实现店铺选址任务+内附源码

国外卖行业蓬勃发展,然而配送超时现象时有发生，究其原因，是配送路径规划的不合理，只做到局部距离最短，未从全局出发，以某大学某校区外卖配送为例，采用k-means聚类与蚁群算法，并创造性地结合轮盘赌法，通过对物流系统的整体优化，力求总配送距离最短，以达到节省运力，降低配送费用，缩短配送时间，提高配送质量的目的。 我在工作中遇到这样一个需求：有个铁路通信专业的业务系统，收集了一些通信设备的生产厂商信息，共55000多条。由于数据是人工录入的，非常不规范，存在数据重复、信息不规范、错别字等现象，需要对数据进行分析归类，将相同或相似的数据划到一起，再通过人工审核规范数据，最终形成规范的字典数据。通过聚类分析过程，大大地提高了工作效率。