rssi定位knn算法matlab代码

以下是使用KNN算法进行RSSI定位的MATLAB代码示例：

% RSSI定位KNN算法

% RSSI数据
data = [1 -50; 2 -60; 3 -70; 4 -80; 5 -90; 6 -100];

% 测试数据
test_data = [-55; -65];

% K值
k = 3;

% 计算欧氏距离
distances = sqrt(sum(bsxfun(@minus, data(:,2:end), test_data').^2,2));

% 找到k个最近的数据
[~, idx] = sort(distances);
nearest_data = data(idx(1:k), :);

% 计算定位坐标
location = mean(nearest_data(:,1));

在上面的代码中，`data`变量包含了已知的RSSI数据，每行数据包括一个位置编号和对应的RSSI值。`test_data`变量是待测试的RSSI数据，我们将使用KNN算法来预测测试数据所在的位置。`k`变量是KNN算法中的K值，表示要使用多少个最近的数据进行预测。在代码中，我们先计算测试数据与每个已知数据之间的欧氏距离，然后找到与测试数据最近的K个数据，最后计算这K个数据的位置坐标的平均值作为预测的位置坐标。