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k—means定位算法
k—means定位算法
kmeans
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基于kmeans的定位算法,对于研究无线传感器定位算法的改进,涉及到传感器的分群技术介绍
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基于改进K-means聚类算法的室内WLAN定位研究
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:位置指纹法定位中所建立的位置指纹库能否正确反映指纹信号与位置之间的映射关系将影响最终 定位效果。本文将一种改进的K.means聚类算法运用于WLAN室内指纹数据库的建立,较之传统K.means聚 类算法所建立的指纹数据库,采用了改进K.means聚类算法所建立起来的指纹数据库优化了初始聚类中心选 择方法及准则函数,避免了被聚类的指纹数据陷入局部解现象。实验结果表明:本文所提算法建立的指纹数据 库
基于RSSI利用KNN位置指纹法的室内定位(卡尔曼滤波)
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本人将RSSI室内定位的matlab仿真分为8步(具体看代码文件夹中的readme.text),readme.text是代码使用教程,代码有很多注释,可结合我博客中的原理来理解,具体可看博客 https://blog.csdn.net/gjh13/article/details/80388532
k means算法
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K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 里面有基本原理介绍和实现的C源代码
k means 算法
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使用matlab 实现k_means 算法
K-means 算法
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K-means 算法详解 讲 解的比较详细 入门的可以看看
K-means算法
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数据挖掘聚类分析的K-means算法示例,自己整理的,希望有帮助。
K-means指纹定位的优化算法
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K-means指纹定位可减少定位算法的计算量,提高定位的实时性已成为当前定位算法的一个研究热点。然而其聚类的随机性却给定位带来极大的不稳定性,对此提出使用两步聚类算法进行优化,根据AIC准则自动得到最优的聚类个...
基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法
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针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分kmeans聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动...
基于K_means聚类的室内三维定位算法
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基于K_means聚类的室内三维定位算法
基于AP布置优化和K-means聚类算法的室内定位研究
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传统室内定位中聚类算法被动依赖定位环境中接入点(Acess Point,AP)数量,导致定位效率低、误差大,室内位置指纹定位...实验结果表明,与传统K-means算法相比,经过AP位置最优化后的聚类定位算法精度提高了13.8%。
基于K-means算法的电网用户标签特征分类软件 缺陷检测
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为了解决传统特征分类软件缺陷检测方法存在检测开销大的问题,提出了基于K-means算法的电网用户标签特征分类缺陷检测方法。应用权值分配算法和对应方差的评估值,以权值定位标签的特征,然后基于数据标签值进行数据...
论文研究-基于可靠AP选择和深度置信网络的室内定位算法.pdf
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针对此问题,提出一种基于可靠AP选择和深度置信网络(DBN)的室内定位算法。离线阶段利用改进K-means算法将定位区域划分成若干子区域,并依据Fisher准则和AP缺失频率,选取分辨能力强且可靠的AP节点作为子区域的训练...
论文研究-基于K-means 聚类的胸环靶目标靶面的定位和提取算法 .pdf
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基于K-means 聚类的胸环靶目标靶面的定位和提取算法,曾海冰,廖强,针对胸环靶靶纸的目标靶面的定位和提取,提出了基于K-means 聚类的靶面定位和提取算法。通过将图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间中
K-means 分割:这段代码实现了 K-means 颜色分割-matlab开发
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Demo.m 展示了一个 K-... 然后,基本的 K 均值算法在多维测量空间中任意定位该数量的聚类中心。 然后将每个点分配给任意平均向量最接近的集群。 该过程一直持续到在算法的连续迭代之间类均值向量的位置没有显着变化。
基于快速K-medoids聚类的WLAN室内定位算法
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k-means算法
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k-means算法,在matlab中的应用
K_means算法
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在污水处理上算法的应用,为提高污水处理过程中出水氨氮的预测精度,并针对 RBF 神经网络参数难以确 定的问题,提出一种改进 K-means 算法优化 RBF 神经网络的氨氮预测算法。首先,计算 每个样本点的密度值,以其大小是否满足一个阈值为条件,判定该点是否为孤立点或噪 声点,来消除孤立点和噪声点对 K-means 算法的影响;然后利用减法聚类算法初始化 K-means 算法的聚类中心,并得到聚类
K-means clustering:这段代码实现了K-means Clustering-matlab开发
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然后,基本的 K 均值算法在多维测量空间中任意定位该数量的聚类中心。 然后将每个点分配给任意平均向量最接近的集群。 该过程一直持续到在算法的连续迭代之间类均值向量的位置没有显着变化。 此代码在以下论文中...
基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法研究
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针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题,提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法。该算法首先对接入点(AP)的接收信号强度(RSS)进行统计分析,采用高斯滤波对信号进行预处理...
基于Park变换的三电平逆变器开路故障诊断
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采用迭代法确定平均电流Park矢量模值的阈值,结合相角和模值进行三电平逆变器功率管13种开路故障的识别和定位。仿真结果表明,该方法故障诊断准确率达到了98.31%。与传统的开路故障诊断方法相比,该方法不需要对13种...
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