基于核K-means与RVM分类回归的Wi-Fi指纹室内定位算法

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针对室内定位指纹算法的定位精度以及实时性问题,提出一种基于核K-means和相关向量机的定位算法。该算法首先使用核K-means算法将接收信号强度进行聚类,存入指纹特征数据库,通过RVM回归对指纹数据库进行训练,算出最优拟合位置的数学模型。实验结果表明,该算法于定位实时性以及定位精度优于SVM相关定位算法。
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