csi定位knn算法matlab代码
时间: 2023-09-04 09:16:02 浏览: 223
以下是一个简单的KNN分类器的Matlab代码,它可以帮助你实现CSI定位:
```matlab
% 数据准备
load('csi_data.mat'); % 加载CSI数据
train_data = csi_data(:,1:800); % 前800个数据作为训练集
test_data = csi_data(:,801:end); % 后200个数据作为测试集
train_labels = repelem([1,2,3], 800/3); % 三个位置分别用1,2,3代表
test_labels = repelem([1,2,3], 200/3);
% KNN分类器
k = 5; % 设定K值
[class_idx,~] = knnsearch(train_data',test_data','K',k); % 使用knnsearch函数进行KNN分类
% 统计分类结果
class_labels = mode(train_labels(class_idx),2); % 找到k个邻居的标签中出现最多的标签
accuracy = sum(class_labels==test_labels)/length(test_labels); % 计算准确率
fprintf('KNN分类器的准确率为:%.2f%%\n', accuracy*100);
```
上述代码假设你已经将CSI数据存储在名为`csi_data.mat`的Matlab文件中,并且数据格式为`[CSI数据维度×1000]`,其中前800个数据作为训练集,后200个数据作为测试集。对于每个位置,将其对应的800个数据标记为1,2或3,用于分类器的训练。在测试时,使用KNN分类器进行分类,其中K值设定为5。最后,计算分类器的准确率并输出结果。
阅读全文