Con el desarrollo de la tecnología inalámbrica, la localización en interiores ha ganado amplia atención. Se propone en este documento el método de localización de huellas dactilares, que se divide en dos fases: entrenamiento sin conexión y posicionamiento en línea. En la fase de entrenamiento sin conexión, se propone el algoritmo Mejorado de Fuzzy C-means (IFCM) para la división regional. Se selecciona el índice de Proporción Entre-Dentro (BWP) para dividir la base de datos de huellas dactilares, lo que puede garantizar que el resultado de la división regional sea consistente con la estructura del plano del edificio. Además, se aplica el algoritmo de Anidamiento Aglomerativo (AGNES) para lograr la optimización del Punto de Acceso (AP). En la fase de posicionamiento en línea, se realiza la selección de subregiones mediante el algoritmo del vecino más cercano, luego se utiliza el algoritmo de Vecinos más Cercanos Ponderado por Peso (WKNN) basado en el Coeficiente de Correlación de Pearson (PCC) para localizar el punto objetivo. Tras la evaluación del efecto de la división regional y la optimización del AP en la precisión y el tiempo de ubicación, los experimentos muestran que el error promedio de posicionamiento es de 2.53 m y el tiempo de cálculo promedio del algoritmo de localización basado en PCC se redujo en un 94.13%.