2019C题 数学建模

引用\[1\]:根据引用\[1\]中的描述，2019C题是关于数学建模的题目。具体来说，这道题目要求使用K-Means算法对乘客去往市区的地点进行聚类，并根据聚类结果计算司机的期望收益。在这个问题中，聚类数被设置为2，分别代表长途和短途。通过计算聚类中心的均值和乘以打车系数，可以得到司机的期望收益。根据期望收益的大小，司机可以选择优先走长途车道，从而增加接到长途乘客的概率和期望收益。

引用\[2\]:根据引用\[2\]中的描述，这道题目是一道数据分析题。根据题目所给的数据，可以直接进行分析。在解答这道题目时，需要关注官网信息，因为官网可能会提供一些补充说明。在解答这道题目时，首先需要建立一个分析框架，明确要分析的内容，并将每个层次对应好。只有建立了一个模型的框架，才能更好地进行分析。

综上所述，2019C题是一道关于数学建模的题目，要求使用K-Means算法对乘客去往市区的地点进行聚类，并计算司机的期望收益。在解答这道题目时，需要建立一个分析框架，并关注官网信息以获取更多的补充说明。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [2019 数学建模国赛 C 题思路](https://blog.csdn.net/qq_37236745/article/details/101601520)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [2019年美国数学建模C题解题思路](https://blog.csdn.net/weixin_43623148/article/details/86647245)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [2019年数学建模C题](https://blog.csdn.net/qq_41187256/article/details/100865877)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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