在WLAN位置指纹定位技术中，K-means聚类算法一直被用于离线训练阶段的参考点聚类，文中针对该法对噪声数据和孤立点数据非常敏感等缺点，采用快速K-medoids聚类算法来对定位区域内的参考点进行聚类。快速K-medoids参考点聚类算法先选取初始类中心参考点，再通过迭代方式在每一类中选取与其他位置指纹信息距离之和最小的那条位置指纹信息对应的参考点作为类中心参考点。最后通过实验数据分析表明，相比K-means参考点聚类算法，从平均误差、标准差和累积误差曲线图3个方面可以看出快速K-medoid