K-Means算法及其在卷烟零售门店库存聚类探析中应用［摘要］为准确了解市场库存和需求，减小商业库存压力，实现对零售户进行按需供货，发现零售户群体共性特征,通过考察零售户的年销售量和年库存量，基于Spark+MLlib的kmeans++算法实现对零售户行为的聚类，并根据收集所得的卷烟销售扫码数据采用kmeans+进行聚类分析，将客户分为三大类别，得到了较为合适的分类结果,给岀了相应的销售和库存的管理策略，这为卷烟销售和库存管理策...
基于kmeans的聚类数的求解问题研究针对经典k-means聚类算法的弊端进行一定程度上的改进,提出一种新的基于距离相等函数决定最佳聚类值的改进方法。实验采用两大类标准数据集来测试该算法,并和k-means算法的结果进行了比较,证实了该改进算法的有效性,解决了聚类数目k值的难确定性问题。南昌高专学报2101年第2期(第9总3期)21年4月出版01JunlfacagClgoraoNnhnoeelN.Sm9)Ar01o(3p.12u2基于Kma的最佳聚类数的—esn求解问题研究付淇(西...
k-means聚类算法的研究1．k-means算法简介1.1k-means算法描述给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k<=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结...
