matlab代码实现kmeans聚类方法

资 源 简 介

matlab代码实现kmeans聚类方法

详 情 说 明

在供应链和物流管理中，配送中心的选址是一个关键问题。利用K-means聚类算法可以实现多个配送中心的合理选址，从而优化整体配送效率。

K-means聚类是一种常用的无监督机器学习算法，通过迭代将数据点划分为K个簇。在配送中心选址的场景中，数据点是各个客户的位置坐标（如经纬度或平面坐标）。算法通过最小化簇内距离的平方和，最终确定K个中心点，这些中心点即可作为配送中心的候选位置。

在Matlab中实现这一过程非常便捷，其内置的kmeans函数可以直接用于空间数据的聚类分析。基本步骤包括：1) 准备客户位置数据；2) 指定聚类数量K；3) 调用kmeans函数进行聚类；4) 获取聚类中心坐标。

需要注意的是，K值的选择对结果影响较大。可以通过肘部法则（Elbow Method）或轮廓系数（Silhouette Coefficient）来评估不同K值的效果。此外，实际应用中还需结合地理约束、运输成本等现实因素进一步调整选址方案。

这种方法不仅适用于物流选址，也可扩展至其他空间优化问题，如5G基站部署或公共设施规划。通过聚类分析，能够将复杂的地理空间问题转化为可计算的数学模型，为决策提供数据支持。