k-means聚类算法停机位分配

### 使用K-means聚类算法实现机场停机位最优分配方案

#### 数据准备
为了应用K-means聚类算法进行停机位分配，需先收集并预处理相关数据。这些数据通常包括飞机的尺寸、到达时间、停留时间和离开时间等特征。通过分析历史飞行记录，可以获得每架飞机的具体需求。

#### 初始化簇中心
考虑到传统K-means容易陷入局部最优解的问题，在此推荐使用K-means++方法来初始化簇中心[^2]。这种方法能有效提升最终聚类效果的质量，降低随机选取初始点带来的不确定性影响。

#### 聚类过程
一旦确定了合适的初始聚类中心数量\( k \)，就可以调用MATLAB中的`kmeans`函数执行实际的聚类操作[^1]：

% 假设X是一个n×d矩阵，其中每一行代表一架飞机的相关属性向量；
% idx = kmeans(X, k, 'Start', initialCentroids);
[idx, C] = kmeans(X, k, 'Start', '+');

这里`idx`表示各观测值所属类别标签；而`C`则存储着各个簇的新质心位置。

#### 结果解释与优化建议
完成上述步骤后，可以根据得到的结果制定具体的停机位安排策略。对于每一个集群内的航班，应尽可能将其指派至相近物理距离上的登机口附近区域停放，从而缩短旅客步行路径长度以及行李搬运成本。此外，还可以考虑引入其他因素如航空公司偏好等因素进一步细化规划逻辑。