https://github.com/batermj/wifi_clust

在wifi定位问题中，采用聚类的方法省去去除噪音的滤波过程
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在wifi定位问题中，采用聚类的方法省去去除噪音的滤波过程

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/batermj/wifi_clust
• Owner: batermj
• Created: 2018-03-18T14:29:26.000Z (almost 7 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2016-04-23T02:21:26.000Z (over 8 years ago)
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• Language: Python
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README

        
# Wifi_Clust

Wifi_Clust

图书聚类项目链接：https://github.com/DvHuang/NMF_Book

在wifi定位问题中，采用聚类的方法省去去除噪音的滤波过程

经过均值和方差筛选强度大且稳定（强度小的方差也可以很大，所以取交集，且默认方差正比于信息熵）的信号，

聚类这一步仅仅是因为懒，当然也可以站在场景里四五个小时去采集数据....

分别用了spectal、k-means、ap 三种方法对其进行聚类操作。

从以下结果来看，spectal和ap的结果都不好解释，这里其实我们事先是大体知道有多少类的，所以k-means足够了

三种方法的"误差"，均不存在指导意义，都是自说自话。

k-means

![image](https://github.com/DvHuang/Wifi_Clust/blob/master/davy_library_project/d_ap/k-means.png)

spectal

某些特征被去除，感性上相当于我们在k-means中利用方差和均值对特征进行筛选。

![image](https://github.com/DvHuang/Wifi_Clust/blob/master/davy_library_project/d_ap/spectal.png)