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
2024/6/1 6:45:46 124.01MB matlab 室内定位
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包含了数据挖掘十大算法中的:Apriori、C4.5、CART、EM、K-means、KNN、PageRank。
语言为Python
2024/5/1 13:31:42 14KB 数据挖掘 十大算法 源代码 Python
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该算法实现了k-d树的建立,以及k邻域的查找,这是用matlab编写的,可以针对三维点云进行k邻域的查找,可以直接被调用。
2024/4/24 20:48:42 9KB k-d树,knn
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这个代码可以用于多维数据的特征选取进行分类。
运行速度快,准确度高。
2024/4/21 3:11:54 3KB java knn
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精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行
2024/3/26 16:11:29 12KB matlab knn 室内定位
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学期老师的作业,根据用户推测数据。
使用了KMEANS和KNN方法分类。
ZSCROS标准化数据。
使用MAT进行了XLC的替换功能
2024/3/10 18:21:13 283KB matlab
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是一个简易的室内定位软件。
IBeaconReference。
包括采集蓝牙信号、高斯离散权重分配计算距离、基于KNN算法的训练模型,等。
是我和我的同学一起完成的代码。
特此分享。
(数据存储路径一般为手机根目录,特殊需要请自行修改)
2024/3/2 19:43:09 1.75MB 室内定位 安卓开发
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数码管数别字识,使用KNN算法,OpenCV+VC2013
2024/2/15 18:07:41 13.99MB 数别字识, KNN
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利用opencv对数码管进行识别,主要利用knn算法对数据进行训练
2024/2/8 19:11:33 8.19MB opencv 数码管 图像识别
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数据挖掘几个算法的思维导图,包括Apriori,C4.5,K-Means,KNN等,还有其他相关的两张
2024/2/5 18:17:34 132KB Apriori C4.5 K-Means KNN
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡