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基于改进K-means算法的位置指纹定位技术

宋汶轩  邓中亮  杨福兴  尹露  
【摘要】:随着移动终端的快速发展,基于指纹识别的定位技术得到了很多人的关注。为了减少位置指纹定位算法的计算量,常应用K-means算法对指纹库进行聚类分析。但K-means聚类算法的聚类数必须预先确定,聚类结果依赖于初始聚类中心,易陷入局部最优解,对孤点敏感。针对上述缺点,本文在K-means算法的均值—平方差准则函数的基础上加入了样本密度函数,提出一种用扩展准则函数求指纹数据库实际类数的方法,去除多余的聚类中心,改善了孤点的问题;通过最小化一个辅助聚类函数来获得较优的指纹库初始聚类中心,提高了收敛速度。实验表明,将改进的K-means算法应用到位置指纹定位中,指纹的聚类划分具有更高的分类效果及稳定性,与传统K-means算法相比,定位精度提高了13.8%。

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