课程：

• 1、knn是什么意思
• 2、定位的算法是怎么算的？
• 3、目前行业内有哪些比较高精度的室内定位算法和实现

knn是什么意思

作为一种非参数的分类算法，K-近邻（KNN）算法是非常有效和容易实现的。它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。

在应用KNN算法解决问题的时候，要注意两个方面的问题——样本权重和特征权重。利用SVM来确定特征的权重，提出了基于SVM的特征加权算法（FWKNN，featureweightedKNN）。实验表明，在一定的条件下，FWKNN能够极大地提高分类准确率。

扩展资料：

KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，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。该方法的思路非常简单直观：

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。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。

参考资料来源：百度百科-邻近算法

定位的算法是怎么算的？

随便感谢下带我的朋友1589-20-95

存在概率那么就遵循大数定理

每次赚取本金的20为宜

定好的计划要执行计划不要东跟一下西跟一下

一来考验你个人的耐心二来考验所跟的计划

不中，在计算多少倍回本，做倍投。玩这个不倍 投！

是扯淡，只是不盲目去倍 投，跟计划，彩出号

频率是根据大数定理计算的，有规律，定律的哦。

玩 彩的朋友必须要知道一点就是哪里

玩 彩很厉害空 间有很多玩彩知识

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所以如果x+y=1991，x-y=1，解得x=996，y=995

如果x+y=181，x-y=11，x=96，y=85同时也可以是负数

所以解有x=996，y=995，或x=996，y=-995，或x=-996，y=995或x=-996，

或x=96，y=85，或x=96，y=-85或x=-96，y=85或x=-96，y=-85这个挺复杂的，不是一天两天可以学会的

目前行业内有哪些比较高精度的室内定位算法和实现

目前室内定位常用的较高精度的定位方法，从原理上主要分为七种：邻近探测法、质心定位法、多边定位法、三角定位法、极点法、指纹定位法和航位推算法。

一、邻近探测法

通过一些有范围限制的物理信号的接收，从而判断移动设备是否出现在某一个发射点附近。该方法虽然只能提供大概的定位信息，但其布设成本低、易于搭建，适合于一些对定位精度要求不高的应用，例如自动识别系统用于公司的员工签到。

二、质心定位法

根据移动设备可接收信号范围内所有已知的信标（beacon）位置，计算其质心坐标作为移动设备的坐标。该方法易于理解，计算量小，定位精度取决于信标的布设密度。

三、多边定位法

通过测量待测目标到已知参考点之间的距离，从而确定待测目标的位置。精度高、应用广。

四、三角定位法

基于无线信号的三角测量定位算法是室内定位算法中非常常见的一种，三角测量定位算法类似GPS卫星定位。实际定位过程中使用的是RSSI信号值衰减模型。原理是在无线信号强度在空间中传播随着距离衰减，而无线信号强度（RSSI值）对于定位标签上的接收器来说是可测的，那么依据测试到的信号强度，再根据信号衰减模型就可以反推出距离了。获取待测目标相对2个已知参考点的角度后结合两参考点间的距离信息可以确定唯一的三角形，即可确定待测目标的位置。基于三角测量定位算法的定位方案是被动式蓝牙定位方案和主被动一体式蓝牙定位方案。

五、极点法

通过测量相对某一已知参考点的距离和角度从而确定待测点的位置。该方法仅需已知一个参考点的位置坐标，因此使用非常方便，已经在大地测量中得到广泛应用。

六、指纹定位法

在定位空间中建立指纹数据库，通过将实际信息与数据库中的参数进行对比来实现定位。指纹定位的优势是几乎不需要参考测量点，定位精度相对较高；但缺点是前期离线建立指纹库的工作量巨大，同时很难自适应于环境变化较大的场景。

七、航位推算法

是在已知上一位置的基础上，通过计算或已知的运动速度和时间计算得到当前的位置。数据稳定，无依赖，但该方法存在累积误差，定位精度随着时间增加而恶化。