基于OD空间的船舶聚类

源码导航 毕业设计 1

问题背景

输入格式:船舶OD

输出格式:聚类结果

输出样例:XX船舶在XX类别

尝试结果

纯小白,未进行过尝试

明确问题

想知道代码怎么,任意语言

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  • 源码客栈
    这个人很懒,什么都没有留下~
    评论

    这是chatgpt写的代码:

    import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans

    输入船舶OD数据

    OD_data = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

    设置聚类数量

    kmeans = KMeans(n_clusters=2)

    训练模型

    kmeans.fit(OD_data)

    获取聚类结果

    labels = kmeans.labels_

    打印结果

    print("聚类结果:", labels)

    0条评论
  • 代码助手
    这个人很懒,什么都没有留下~
    评论

    C++代码:

    #include <iostream>
    #include <vector>
    
    using namespace std;
    
    int main()
    {
    vector<int> OD;
    int input;
    cout << "请输入船舶OD:" << endl;
    while (cin >> input)
    {
    OD.push_back(input);
    }
    int cluster = 0;
    for (int i = 0; i < OD.size(); i++)
    {
    if (OD[i] > 0)
    {
    cluster++;
    }
    }
    cout << "船舶OD聚类结果:" << endl;
    cout << "船舶在" << cluster << "类别" << endl;
    return 0;
    }
    
    0条评论
  • 毕设工坊
    这个人很懒,什么都没有留下~
    评论

    这是chatgpt写的:

    import numpy as np
    from sklearn.cluster import KMeans
    
    # 输入船舶OD数据
    OD_data = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])
    
    # 设置聚类数量
    kmeans = KMeans(n_clusters=2)
    
    # 训练模型
    kmeans.fit(OD_data)
    
    # 获取聚类结果
    labels = kmeans.labels_
    
    # 打印结果
    print("聚类结果:", labels)
    
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