基於k-近鄰算法的室內WiFi位置指紋定位實驗報告

k-近鄰算法（KNN） 簡單地說，k-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定。 缺點：計算複雜度高、空間複雜度高。 適用數據範圍：數值型和標稱型。 算法原理：存在一個樣本數據集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標籤，即我們知道樣本集中數據對應的特徵進行比較，然後算法提取樣本集中特徵值最相似數據（最近鄰）的分類標籤。一般來說，我

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