Поиск алгоритма кластеризации пятен для 171 пятна с заданными Long, Lat, кроме K-средних

Question

Мне нужно создать кластеры для 171 клиента, расположенного в городе, для работы в университете по проблеме VRP, уже выполнил кластеризацию K-Means, нужен еще один алгоритм, чтобы проверить его результаты. Хотя Лонг и Лат каждого клиента известны, а также их расстояние от склада, к сожалению, мы не знаем о местонахождении складов. Любое предложение приветствуется.

Answer 1

Для широты и долготы KMeans - плохой выбор. Потому что Земля это сфера.

При этом крошечном размере данных используйте иерархическую агломерационную кластеризацию, распространение сродства, спектральную кластеризацию и k-Medoids (PAM). Все они принимают матрицу расстояний , которая должна указывать компьютер с расстоянием Хаверсайна, а не евклидово.