根據(jù)位置指紋室內(nèi)定位算法的理念,提出了一種旨在減小計算量的定位方法,并將此方法應(yīng)用于knn算法中。以knn算法為例,理論上分析了其計算量優(yōu)化的情況,并在此優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,通過仿真比較了K的取值、AP節(jié)點的位置及數(shù)量對定位精度的影響。結(jié)果表明該算法不但能夠保證位置指紋室內(nèi)定位的精度,而且還能有效的減小定位過程中的計算量。該方法同樣可以推廣到其他位置指紋定位算法中,能在理論上解決位置指紋定位算法的計算量問題。
標(biāo)簽: knn 算法 室內(nèi)定位 中的應(yīng)用
上傳時間: 2013-10-20
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knn,即k最近鄰算法是模式識別中的一種比較簡單而經(jīng)典的分類算法
標(biāo)簽: knn
上傳時間: 2015-01-21
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knn分類模式識別可用于文本挖掘和其他的識別分類,vc代碼,
標(biāo)簽: knn 分類 vc 代碼
上傳時間: 2013-12-13
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一個matlab的工具包,里面包括一些分類器 例如 knn KMEAN SVM NETLAB 等等有很多.
標(biāo)簽: matlab NETLAB KMEAN knn
上傳時間: 2015-04-22
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knn分類程序,基于matlab開發(fā)
標(biāo)簽: knn 分類 程序
上傳時間: 2013-12-20
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在weak環(huán)境下的knn算法開發(fā) 具體需要的說明都在文件包中
標(biāo)簽: weak knn 環(huán)境 算法
上傳時間: 2014-01-11
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knn algorithm, and related
標(biāo)簽: algorithm related knn and
上傳時間: 2014-06-12
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上傳時間: 2015-08-24
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基于不斷學(xué)習(xí)的貝葉斯-knn文本分類算法的設(shè)計與實現(xiàn),給出原始幾個類別的文本文件,通過機器學(xué)習(xí),獲取各個類別文本內(nèi)容的主要特征,在這個基礎(chǔ)上,給出待分類的文件庫,系統(tǒng)通過自動分類,對文件庫中的文本進行分類,把文件分配到最有可能的類別中。
標(biāo)簽: knn 貝葉斯 文本分類 算法
上傳時間: 2015-08-31
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一個由Mike Gashler完成的機器學(xué)習(xí)方面的includes neural net, naive bayesian classifier, decision tree, knn, a genetic algorithm, and some manifold learning algorithms.
標(biāo)簽: classifier includes bayesian decision
上傳時間: 2015-09-11
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