说明:旋转森林最近热门的集成学习分类方法,可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候,基于线性回归的模型就会失效,而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响,基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度,对于潜在数据中的噪声,大型的树倾向于受影响,导致低偏差(过度拟合)或高方差...
说明:实现模拟DV跳定位,自动生成一定数量的节点分布,给出模拟结果的定位误差,图形显示,并可以计算平均误差。-DV-Hop模拟。生成一个随机分布的节点,然后进行仿真,给出每个节点的定位误差,如图所示