文章针对物流企业的订单分批问题,提出了改进的Canopy-k-means算法。该算法是采用Canopy算法依据最大最小原则生成初始聚类中心,并使用k-means聚类算法对其进行优化获取分批结果的。此外,文章针对不同规模的订单数据集,比较了该算法和...文章针对物流企业的订单分批问题,提出了改进的Canopy-k-means算法。该算法是采用Canopy算法依据最大最小原则生成初始聚类中心,并使用k-means聚类算法对其进行优化获取分批结果的。此外,文章针对不同规模的订单数据集,比较了该算法和先来先服务(first come first served,FCFS)、k-means以及Canopy-k-means算法的实际效果,实验结果表明:该算法可以避免k-means算法中k值选取的盲目性,同时可以有效地提高分拣效率以及降低分拣批次。展开更多
文摘文章针对物流企业的订单分批问题,提出了改进的Canopy-k-means算法。该算法是采用Canopy算法依据最大最小原则生成初始聚类中心,并使用k-means聚类算法对其进行优化获取分批结果的。此外,文章针对不同规模的订单数据集,比较了该算法和先来先服务(first come first served,FCFS)、k-means以及Canopy-k-means算法的实际效果,实验结果表明:该算法可以避免k-means算法中k值选取的盲目性,同时可以有效地提高分拣效率以及降低分拣批次。
