针对传统的基于WiFi的最近邻(K-nearest neighbor algorithm, WiFi-KNN)室内定位算法精确度不能达到精准定位的需求的问题，本文提出了一种基于位置范围限定的K近邻(K-nearest neighbor based on the location range limit , LRL-KNN)室内定位算法。LRL-KNN算法通过利用用户的先前位置与WiFi指纹数据库中的参考点位置之间的物理距离组成的相关范围因子来缩放指纹距离，以此来减少定位的空间歧义性。尽管利用了先前的位置，但是该算法并不需要知道用户的确切移动速度和方向。与此同时，考虑到WiFi接收信号强度的时间波动性，将RSS直方图合并到距离计算中来减小时间波动带来的影响。实验结果表明：传统KNN算法的平均定位误差为2.13 m，新算法的平均定位误差为1.80 m，该误差在相同的测试环境下比传统的KNN算法减少15%。

机器学习实战 - k近邻算法（KNN算法）总结 适合机器学习实战入门新手 K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最临近的 K 个实例。如果这 K 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。 优点 1简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，即可以用来做分类也可以用来做回归 2可用于数值型数据和离散型数据 3无数据输入假定 4适合对稀有事件进行分类 缺点 1计算复杂性高；空间复杂性高 2计算量太大，所以一般数值很大的时候不用这个，但是单个样本又不能太少，否则容易发生误分 3样本不平衡问题（即某些类别的样本数量很多，某些类别的样本数量很少） 4可理解性比较差，无法给出数据的内在含义

模式识别中vkn 近邻的matlab实现

k近邻算法 用于多媒体信息处理 一种算法 人工智能 PPT

空间数据库中反向最近邻查询在低维查询时一般利用基于R-Tree的改进树作为索引结构，由于树型索引结构本身的限制，R-Tree等索引结构的查询在高维中都会出现维数灾难。针对这个问题，提出了一种基于VARdnn-Tree的索引结构，采用量化压缩的方法存储数据，能够有效地支持高维查询。

虽然插值函数在 MATLAB 中内置可用，但它需要指定 griddata 格式的数据。 考虑从实验中采样数据，您遗漏了一些点，并且您不想重复实验，但需要所有网格点的数据才能进行完整计算。 这可能会有所帮助。 我的数据是蝴蝶翅膀的 AFM 图像，重叠区域有缺失的部分。 感谢我的同事 Nandula 提供的数据。

MATLAB自写imresize函数，包括三种插值方法——最近邻插值、双线性插值、双三次插值

Java 中不可修改的 KDTree 实现，支持最近邻、k-最近邻和半径搜索。 要使用，您希望存储在树中的数据必须实现 KDData 接口，这需要实现一个方法，该方法提供表示数据位置的双精度数组。 依赖项是用于测试的 Google Guava 和 JUnit。

该资源为人工智能-机器学习相关算法详细讲解，包括K-近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法以及拓展的理论和实践案例。

KNN近邻案例————关于海伦的约会