室内定位RSS位置指纹法-KNN（代码与数据）
简介
本仓库提供了一个精简的KNN（K-Nearest Neighbors）定位算法，适用于室内定位中的RSS（Received Signal Strength）位置指纹法。该算法包含完整的数据集，用户可以直接下载并运行代码，无需额外配置。
资源内容
- KNN定位算法代码：提供了一个简洁高效的KNN定位算法实现，适用于室内定位场景。
- 数据集：包含用于训练和测试的RSS数据集，数据集已经过预处理，可以直接用于算法训练和验证。
使用说明
- 下载资源：点击仓库中的下载按钮，获取包含代码和数据集的压缩包。
- 解压文件：将下载的压缩包解压到本地目录。
- 运行代码：根据代码中的说明，直接运行KNN定位算法，查看定位效果。
注意事项
- 本资源提供的KNN算法为精简版本，适用于学习和快速验证场景，如需更复杂的应用，建议在此基础上进行扩展。
- 数据集已经过预处理，用户无需额外处理即可直接使用。
适用人群
- 对室内定位技术感兴趣的研究人员和开发者。
- 需要快速验证KNN定位算法效果的学生和工程师。
贡献
如果您在使用过程中发现任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。
许可证
本资源遵循MIT许可证，允许自由使用、修改和分发。