随着智能手机和移动互联网的快速发展,对基于地理位置的服务的需求变的越来越多。例如,打车服务,查找附近的酒店餐馆等服务。在这样的环境下,GPS定位无疑是目前应用最广的一种解决定位的方法,然而由于受到信号遮挡等原因,有时并不能达到满意的定位效果。作为其中的一种解决方案,WIFI定位因为其独特的优势成为近年来的研究热点。快速并且准确的建立目标测定的接收信息强度(RSSI)与指纹数据库的匹配,是提高WIFI指纹定位算法性能的关键。本文提出一种基于聚类方法的二次匹配算法,首先利用AP组进行指纹簇匹配以缩小搜索范围,指纹簇的划分通过聚类的方法实现;其次,对簇内位置点指纹进行第二次匹配以估算终端位置,簇内位置点指纹描述中的AP选择采用提出的AP过滤算法,通过这样的方式达到快速、准确匹配的目的。考虑不同AP描述对于定位误差以及不同聚类方式下的簇型对定位性能的影响,采用实验对AP过滤算法与传统AP过滤定位方法进行对比,对K-means,DBSCAN聚类算法的准确性进行评估。实验结果显示运用聚类方法不仅保证了定位精度,而且相比较传统算法减少了搜索数目,可以达到较好的定位效果。