基于改进K-means算法的WiFi室内定位方法研究

耿宏; 何卫东; 冯晓

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基于改进K-means算法的WiFi室内定位方法研究

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cqvip:针对传统K-means聚类算法存在初始聚类中心和聚类数目随机性问题,使得分类不准确,结果为局部最优解,本文提出通过利用数据特性构建参数筛选初始聚类中心,选择改进后的聚类评价函数,使得聚类结果全局最优.实验表明,改进后的K-means算法应用于WiFi指纹定位方法可以有效改善定位精度和定位效率.

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来源
《测绘》 |2020年第1期|15-19|共5页
作者
耿宏; 何卫东; 冯晓;
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作者单位

重庆交通大学重庆 400074;

中建四局广东广州 510000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无线通信;
关键词
室内定位; K-means聚类; 初始聚类中心选取参数; 聚类中心;

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