基于改進K-means算法的物流配送中心選址研究

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Research on Logistics Distribution Center Location Selection Based on Improved K-means Algorithm

摘  要：針對傳統K-means算法需要主觀設定K值及無法處理類別型數據問題，文章運用肘部法及輪廓系數法確定合理K值，對類別型數據采取獨熱編碼（One-Hot Encoding）轉換為可以處理的連續(xù)型數據，并將其運用到在物流配送中心選址中;并綜合考慮多種類別的影響因素，構建了相應的影響因素指標體系，提出的模型能夠識別輸入數據的數值型及類別型數據，實現樣本的有效聚類。（剩余6441字）