可以使用k-means++算法，该算法可以更好地初始化聚类中心，从而提高聚类效果。在聚类时，可以将配送点的时间属性和配送量属性作为特征，然后使用k-means++算法进行聚类。在聚类过程中，可以设置时间属性和配送量属性的权重，以达到相对均衡的聚类效果。具体JAVA代码如何实现？

可以使用以下代码实现 k-means 算法的聚类：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;

public class KMeans {
    private int k; // 聚类数
    private int maxIter; // 最大迭代次数
    private List<Point> points; // 数据点
    private List<Cluster> clusters; // 聚类中心

    public KMeans(int k, int maxIter, List<Point> points) {
        this.k = k;
        this.maxIter = maxIter;
        this.points = points;
        this.clusters = new ArrayList<>();
    }

    // 初始化聚类中心
    private void initClusters() {
        Random random = new Random();
        for (int i = ; i < k; i++) {
            Point point = points.get(random.nextInt(points.size()));
            Cluster cluster = new Cluster(point.getX(), point.getY());
            clusters.add(cluster);
        }
    }

    // 计算每个数据点到聚类中心的距离
    private void calcDistance() {
        for (Point point : points) {
            double minDistance = Double.MAX_VALUE;
            for (Cluster cluster : clusters) {
                double distance = Math.sqrt(Math.pow(point.getX() - cluster.getX(), 2) + Math.pow(point.getY() - cluster.getY(), 2));
                if (distance < minDistance) {
                    minDistance = distance;
                    point.setCluster(cluster);
                }
            }
        }
    }

    // 更新聚类中心
    private void updateClusters() {
        for (Cluster cluster : clusters) {
            double sumX = ;
            double sumY = ;
            int count = ;
            for (Point point : points) {
                if (point.getCluster() == cluster) {
                    sumX += point.getX();
                    sumY += point.getY();
                    count++;
                }
            }
            if (count > ) {
                cluster.setX(sumX / count);
                cluster.setY(sumY / count);
            }
        }
    }

    // 聚类
    public void cluster() {
        initClusters();
        for (int i = ; i < maxIter; i++) {
            calcDistance();
            updateClusters();
        }
    }
}

class Point {
    private double x;
    private double y;
    private Cluster cluster;

    public Point(double x, double y) {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }

    public double getX() {
        return x;
    }

    public double getY() {
        return y;
    }

    public Cluster getCluster() {
        return cluster;
    }

    public void setCluster(Cluster cluster) {
        this.cluster = cluster;
    }
}

class Cluster {
    private double x;
    private double y;

    public Cluster(double x, double y) {
        this.x = x;
        this.y = y;
    }

    public double getX() {
        return x;
    }

    public void setX(double x) {
        this.x = x;
    }

    public double getY() {
        return y;
    }

    public void setY(double y) {
        this.y = y;
    }
}

在聚类时，可以将配送点的时间属性和配送量属性作为特征，然后使用 k-means 算法进行聚类。在聚类过程中，可以设置时间属性和配送量属性的权重，以达到相对均衡的聚类效果。