我现在在做一个室内定位的算法，希望前辈们进来赐教
我现在在做一个室内定位的算法，基于的是指纹定位（fringeprinting technology），用的指纹信息是RSSI（信号接收强度）。在研究过程中，发现用NN算法（最邻近算法nearest neighbor mean）所建立起来的数据库比KNN算法（K邻近算法）所建立起来的数据库小，仅为KNN的百分之一左右。但是根据NN算法的原理，不过是取欧氏距离最小的点，而KNN算法是取K个欧氏距离最小的点，这只是计算上的区别，在数据库中应该不存在区别啊。求解为什么？ 没人知道么？还是没人看？自顶一下…
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