K-means指纹定位的优化算法
K-means指纹定位可减少定位算法的计算量，提高定位的实时性已成为当前定位算法的一个研究热点。然而其聚类的随机性却给定位带来极大的不稳定性，对此提出使用两步聚类算法进行优化，根据AIC准则自动得到最优的聚类个数；针对最邻近算法定位误差大的情况，使用相关系数法确定相似度最高的子库，再估计最终位置。实验结果表明，优化后的算法不但改善了定位精度，也极大提高了定位的实时性与稳定性。
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