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
上傳用戶：jichenxi0730
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
上傳用戶：dianxin61
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
上傳用戶：diets
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
上傳用戶：sxdtlqqjl
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
上傳用戶：jqy_china
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(jī)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(jìn)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(jī)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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