Android扫描Ibeancon信号并按照距离排序实时刷新,适配安卓6.0以上。后期会加入地图以及定位算法

计算各省之间的欧氏、绝对、明氏距离 解：a=[7.9 39.77 8.49 12.94 19.27 11.05 2.04 13.29 7.68 50.37 11.35 13.3 19.25 14.59 2.75 14.87 9.42 27.93 8.2 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76 9.16 27.98 9.01 9.32 15.99 9.1 1.82 11.35 10.06 28.64 10.52 10.05 16.18 8.39 1.96 10.81]; d1=pdist(a);% 此时计算出各行之间的欧氏距离， 为了得到书中的距离矩阵，我们键入命令： D= squareform(d1), % 注意此时d1必须是一个行向量，结果是实对称矩阵 若想得到书中的三角阵，则有命令： S = tril(squareform(d1))

聚类马氏距离代码MATLAB 内容 YAN-PRTools matlab工具箱现在包括40种常见的模式识别算法： 特征处理 mat2ftvec ：将样本矩阵转换为特征矩阵 zscore ：功能归一化 pca ：PCA kpca ：KPCA LDA：LDA 分类 lr ：Logistic回归 softmax ：Softmax svm ：libsvm的包装 rf ：随机森林 knn ：K个最近的邻居 高斯：Matlab的分类函数包装器，包括朴素贝叶斯方法，拟合法线密度函数，马氏距离等方法。 boost ：具有树桩弱分类器的AdaBoost tree ：Matlab的树分类器的包装器 ann ：Matlab中的人工神经网络包装器 榆木：基本的极限学习机 回归 ridge ：岭回归 kridge ：内核岭回归 svr ：libsvm中的支持向量回归包装 simplefit ：包装Matlab的基本拟合函数，包括最小二乘，稳健拟合，二次拟合等。 套索：Matlab套索回归的包装 pls ：Matlab最小二乘回归包装器 步骤：Matlab的stepwisefit的包装 rf ：随机森林 ann

最小距离分类器 类中心向量分类器 Matlab

当使用粒子过滤器来逼近未知分布时，应该使用多少个样本？ 太少可能无法对分布进行充分采样，而太多则会不可接受地增加运行时间。 Dieter Fox 的 KLD 采样算法让使用自适应地估计需要多少样本。 这个类促进（实现）这个方法。 引文： 福克斯，迪特。 “通过 KLD 采样调整粒子过滤器中的样本大小。” 国际机器人研究杂志 22.12 (2003): 985-1003。

用c++编写一个程序，设计一个点类Point，求两个点之间的距离。

编写一个程序，设计一个点类Point，求两个点之间的距离。

蓝牙自动扫描成功后，根据RSSI算出距离并按从近到远进行排序。

在一个城市里，n个家庭散乱地分布在城市中。用x坐标表示东西向，用y坐标表示南北向。各家庭的位置可以由坐标(x,y)表示。其中任意2点(x1,y1)和(x2,y2)之间的距离可以用数值|x1-x2|+|y1-y2|度量。大家希望在城市中选择建立医院的最佳位置，使n个家庭到医院的距离总和最小，输出最小的距离。

可以查找矩阵的k邻近模式~简单易懂.