python k-means聚类算法 物流分配预测实战（超详细，附源码）_python机器学习k-means聚类算法的物流分配问题

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聚类是一类机器学习基础算法的总称。

聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇

聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的

k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，对于给定的数据集和需要划分的类数K，算法根据距离函数进行迭代处理，动态 的把数据划分成K个簇，直到收敛为止，簇中心也称为聚类中心

先来个小例子

这个是通过聚类算法对鸢尾花数据集的预测结果

 代码如下

from sklearn.cluster import  KMeans
from sklearn import  datasets
import  numpy as np
iris=datasets.load_iris()
x=iris.data
y=iris.target
clf=KMeans(n_clusters=3)
model=clf.fit(x)
predicted=model.predict(x)
print("预测值",predicted)
print("真实值",y)
print()

 同样地k-means聚类算法广泛地应用于人群分类，图像分割，物种聚类等等问题中

下面以一个物流配送问题为例进行详细讲解

问题描述：双十一期间，物流公司要给某城市的50个客户配送货物，假设公司只有5辆货车，客户的地理坐标在txt文件中，如何配送效率最高

问题分析：使用k-means算法，将地址数据分为5类，由于每一类客户地址相近，可以分配给同一台货车

原地图如下

经过聚类分析后结果如下

 很明显根据客户的地址分为5个簇，每个簇由一台货车集中配送

源代码如下

#coding=utf-8
from numpy import *
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg')
def disteclud(veca,vecb):
    return sqrt(sum(power(veca-vecb,2)))
def initcenter(dataset,k):
    print('2.initalize cluster center')
    shape=dataset.shape
    n=shape[1]
    classcenter=array(zeros((k,n)))
    for j in range(n):
        firstk=dataset[:k,j]
        classcenter[:,j]=firstk
    return  classcenter
def mykmeans(dataset,k):
    m=len(dataset)
    clusterpoints=array(zeros((m,2)))
    classCenter=initcenter(dataset,k)
    clusterchanged=True
    print('3.recompute and reallocated')
    while clusterchanged:
        clusterchanged=False
        for i in range(m):
            mindist=inf
            minindex=-1
            for j in range(k):
                distji=disteclud(classCenter[j,:],dataset[i,:])
                if distji<mindist:
                    mindist=distji;minindex=j
            if clusterpoints[i,0]!=minindex:
                clusterchanged=True
            clusterpoints[i,:]=minindex,mindist**2
        for cent in range(k):
            ptsinclust=dataset[nonzero(clusterpoints[:,0]==cent)[0]]
            classCenter[cent,:]=mean(ptsinclust,axis=0)
    return classCenter,clusterpoints
def show(dataset,k,classCenter,clusterPoints):
    print('4.load the map')
    fig=plt.figure()
    rect=[0.1,0.1,1.0,1.0]
    axprops=dict(xticks=[],yticks=[])
    ax0=fig.add_axes(rect,label='ax1',frameon=False)
    imgp=plt.imread(r'C:\Users\Admin\Desktop\city.png')
    ax0.imshow(imgp)
    ax1=fig.add_axes(rect,label='ax1',frameon=False)
    print('5.show the clusters')
    numsamples=len(dataset)
    mark=['ok','^b','om','og','sc']
    for i in range(numsamples):
        markindex=int(clusterPoints[i,0])%k
        ax1.plot(dataset[i,0],dataset[i,1],mark[markindex])
    for i in range(k):
        markindex=int(clusterPoints[i,0])%k
        ax1.plot(classCenter[i,0],classCenter[i,1],'^r',markersize=12)
    plt.show()
print('1. load the dataset')
dataset=loadtxt(r'C:\Users\Admin\Desktop\testSet.txt')
k=5
classCenter,clssspoints=mykmeans(dataset,k)
show(dataset,k,classCenter,clssspoints)
 
 

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