《表3 K-means++服务聚类算法(算法2)》

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本文采用K-means++聚类算法来对车联网业务进行分类，其伪代码如表3所示。其分为4个步骤，分别是选择聚类中心、聚类、重新计算聚类中心、迭代。为了保证输入数据集的顺序不会对结果产生影响，在初始聚类中心的选择中应尽可能的使聚类中心间的距离较远。同时需要特别注意的是，在步骤2中需要考虑服务需求指标的影响因子对聚类的条件的影响，即对样本到聚类中心的距离的计算的影响。