MATLAB实现基于K-means聚类的多配送中心选址优化系统

资 源 简 介

本项目运用MATLAB开发，采用K-means聚类算法对客户需求点进行智能分组，自动生成多个配送中心的最优选址方案。系统通过分析客户地理分布特征，将邻近客户划分至同一聚类中心，有效降低物流成本并提升配送效率。

详 情 说 明

基于K-means聚类的多配送中心选址优化系统

项目介绍

本项目利用K-means聚类算法对客户需求点进行智能分组，从而确定多个配送中心的最优选址位置。系统能够自动分析客户地理分布特征，将空间位置相近的客户划分到同一聚类，每个聚类中心即为一个配送中心的候选地址。该方法通过优化配送中心布局，有效降低物流运输成本，显著提高配送效率。

功能特性

• 智能聚类分析：采用K-means算法对客户地理位置进行自动聚类
• 参数灵活配置：支持自定义配送中心数量、最大迭代次数和距离度量方式
• 多维度评估：提供轮廓系数、簇内平方和等多种聚类质量评估指标
• 可视化展示：生成直观的客户分布与聚类中心位置散点图，不同颜色区分不同聚类
• 数据标准化：内置数据预处理功能，确保聚类分析准确性

使用方法

输入数据格式

• 客户地理位置数据：N×2数值矩阵，每行包含一个客户的坐标（经纬度或平面坐标）
• 必需参数：预设的配送中心数量（聚类数k值）
• 可选参数：最大迭代次数、距离度量方式（默认为欧氏距离）

输出结果

• 聚类中心坐标：K×2矩阵，每行代表一个配送中心的最优位置
• 客户聚类标签：N×1向量，标识每个客户对应的配送中心归属
• 评估指标：轮廓系数、簇内平方和等聚类效果量化指标
• 可视化图表：客户点分布与聚类中心位置散点图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据读取与预处理、K-means聚类算法执行、聚类效果评估计算以及结果可视化展示。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从原始客户数据输入到最终配送中心选址方案输出的完整处理链路。