《表1 逐次迭代产生的步行距离》

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《改进的K-means算法在校车站点布局中的应用》

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本文以北京市某中学505个学生点为例，学生点主要分布于北京市东城区和朝阳区；分别利用基于密度法改进初始类中心的K-means算法和基于最大最小距离法改进的K-means算法生成校车站点，并在800 m与500 m两种站间距下进行对比分析。在500 m站间距下基于密度法改进的聚类算法结果中，每次迭代的学生到站点步行距离总和如表1所示。