位置指纹法中最常用的算法是k最近邻(kNN):选取与当前RSS最邻近的k个指纹的位置估计当前位置,简单直观有效.本文介绍kNN用于定位的基本原理与具体实现(matlab.python). 基本原理 位置指纹法可以看作是分类或回归问题(特征是RSS向量,标签是位置),监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型.kNN是一种很简单的监督式机器学习算法,可以用来做分类或回归. 对于在线RSS向量\(s\),分别计算它与指纹库中各个RSS向量{\(s_1, s_2, ..., s

转载自:https://blog.csdn.net/baidu_38197452/article/details/77115935 基于LED的室内定位算法大致可以分为四类: 1. 几何测量法 这种方法需要估计接收端到己知LED灯的几何关系(距离或角度信息等),再通过计算获取待定位点的位置坐标.根据几何关系获取的信息,-般有RSS三边定位.AOA角度定位和TDOA双曲线定位等. 2. 场景分析法 送类定位算法又称为指纹定位法它通过分析场景中的特征来估计终端的坐标.一般分为两个阶段,离线数据库建立

秒懂机器学习---k临近算法(KNN) 一.总结 一句话总结: 弄懂原理,然后要运行实例,然后多解决问题,然后想出优化,分析优缺点,才算真的懂 1.KNN(K-Nearest Neighbor)算法的工作原理是什么? 取特征最相似数据分类标签:输入没有标签的新数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签 存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有

原文:<Advanced Location-Based Technologies and Services>--chapter 2 WiFi Location Fingerprint 作者: Prashant Krishnamurthy [TOC] 摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题,大部分室内环境下都存在WiFi,因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备,是一个非常节省成本的方法.然而WiFi并不是专门为定位而设计的,传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi.近十年来,

1. 基于实例的学习算法 0x1:数据挖掘的一些相关知识脉络 本文是一篇介绍K近邻数据挖掘算法的文章,而所谓数据挖掘,就是讨论如何在数据中寻找模式的一门学科. 其实人类的科学技术发展的历史,就一直伴随着数据挖掘,人们一直在试图中数据中寻找模式, 猎人在动物迁徙的行为中寻找模式 农夫在庄稼的生长中寻找模式 政客在选民的意见上寻找模式 恋人在对方的反应中寻找模式 企业家的工作是要辨别出机会,寻找出那些可以转变为有利可图的生意的行为中的一些模式,也即所谓的成功的模式,并且利用这些机会 科学家的工作是理

k-临近算法 算法步骤 k 临近算法的伪代码,对位置类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离: 按照距离递增次序排序: 选取与当前点距离最小的k个点: 确定前k个点所在类别的出现频率: 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类. Python 代码为 kNN.py 的 classify0方法. def classify0(inX, dataSet, label, k): ''' kNN 算法实现函数 输入参数解释如下 inX: 输入数

苹果推出Ibeacon室内定位技术是为了弥补GPS无法覆盖室内定位这种场景.苹果意味着创新,在其推动下,蓝牙Ibeacon得到了极大的应用.而腾讯则是利用蓝牙Ibeacon在场景体验方面进行了创新,实现了微信摇一摇周边的功能,这在O2O领域有巨大的潜力. 对苹果和腾讯来说,Ibeacon都是应用创新,而不是技术创新. 本文分析Ibeacon室内定位和微信摇一摇的原理. 一.无线测距原理 无线信号都有一个信号强度(RSSI),蓝牙BLE自然也有.根据蓝牙BLE自身的发射功率(假设能够获取这个功率值

公司目前在办公室内布设了一套室内定位的实验环境,用的是华为路由器,采用的算法是基于信号强度的RSSI算法.公司目前希望能使用这套设备得到无线网络覆盖范围下的所有移动设备(对应每个人)的MAC地址,同时获取他们的位置.活动规律,以及用于客户那边实现反向寻车.客流分析等方面的应用. 简单说一下Wifi定位的原理: 当你的手机打开Wifi时(不需要连接到某个网络哦),手机就会定期地向外发送一些带有MAC地址的探针(英文名:Probe,其实就是一个数据包),路由器(我们称它为AP)收到探针后,会得到几个

一.算法详解 1.什么是K临近算法 Cover 和 Hart在1968年提出了最初的临近算法 属于分类(classification)算法 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 该方法在

K临近算法原理 K临近算法(K-Nearest Neighbor, KNN)是最简单的监督学习分类算法之一.(有之一吗?) 对于一个应用样本点,K临近算法寻找距它最近的k个训练样本点即K个Nearest Neighbor. 若在K个邻居中属于某一类别的最多,则认为应用样本点也属于该类别. KNN算法Python实现 KNN算法无需训练,很容易实现. from numpy import * import operator class KNNClassifier(): def __init__(se

K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法 1.K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN) K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实

前半部分是简介, 后半部分是案例 KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类(k-Nearest Neighbor,KNN) 优点: 精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:时间复杂度高.空间复杂度高 1.当样本不平衡时,比如一个类的样本容量很大,其他类的样本容量很小,输入一个样本的时候,K个临近值中大多数都是大样本容量的那个类,这时可能就会导致分类错误.改进方法是对K临近点进行加权,也就是距离近的点的权值大,距离远的点权值小. 2.计算量较大,每个待分类的样本都

WIFI室内定位-指纹法 在A1区域内每个点上采集四个WiFi的信号数据(信号强度),五点.九点.十六点采样. 5*5=25区域*16数据=400样本,用来训练 样本数 R B G1  G2 1 2 3 4 16 使用什么机器学习模型? 决策树.SVM(构造超平面).逻辑回归.等几乎任何方法都可以 传统方法即可解决,根本没必要用到神经网络. 其他方法: 原始的WiFi定位是三角定位法.现在基本上都是指纹法. 还有其他的一些定位方法如:蓝牙定位.激光定位.机器视觉等. 机器学习:主要就是数据和模型

技术背景 随着无线通信技术的发展和数据处理能力的提高,基于位置的服务成为最有前途的互联网业务之一.无论移动在室内还是室外环境下,快速准确地获得移动终端的位置信息和提供位置服务的需求变得日益迫切.通信和定位两大系统正在相互融合.相互促进.利用无线通信和参数测量确定移动终端位置,而定位信息又可以用来支持位置业务和优化网络管理,提高位置服务质量和网络性能.所以,在各种不同的无线网络中快速.准确.稳定地获取移动位置信息的定位技术及其定位系统已经成为当前的研究热点. 无线定位技术领域可分为广域定位和短距离

转载搜狐 室内定位一直被炒的非常火的黑科技,也是近年资本追逐的热点,市场上一直有众多宣称可以做到厘米级,米级精度定位的公司,但问题很多,无法大规模商用.近些年有很多人尝试使用蓝牙beacon方式做定位,小众应该可以满足需要,但是依然问题很多:直到今天,出现了新的技术:蓝牙AoA定位. 先介绍一下现有室内定位方案 1. 超声波室内定位技术 超声波定位主要采用反射式测距法,通过多边定位等方法确定物体位置,系统由一个主测距器和若干接收器组成,主测距仪可放置在待测目标上,接收器固定于室内环境中.定位时,

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的

indoor.rs 公司近日开放了API,包括免费free的,收费fee的版本. 详情见这里,价格不是很贵哦 Open API支持Android/iOS等移动平台 提供工具,帮助进行地图和WiFi信号的勘测 Free:只能做室内定位 Lite:可以做路线规划 Pro:可以做电子栅栏

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.由于KNN方法主要靠周围有限的邻

一步步教你轻松学KNN模型算法( 白宁超 2018年7月24日08:52:16 ) 导读:机器学习算法中KNN属于比较简单的典型算法,既可以做聚类又可以做分类使用.本文通过一个模拟的实际案例进行讲解.整个流程包括:采集数据.数据格式化处理.数据分析.数据归一化处理.构造算法模型.评估算法模型和算法模型的应用.(本文原创,转载必须注明出处: 一步步教你轻松学KNN模型算法) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学习:一步步教你轻松学

需求: 利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别: 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多. ♦ 数据集包括数字0-9的手写体. ♦每个数字大约有200个样本. ♦每个样本保持在一个txt文件中. ♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下: 数据集压缩包解压后有两个目录:(将这两个目录文件夹拷贝的项目路径下E:/KNNCase/digits/) ♦目录trainingDigits