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基于有监督学习的射频指纹定位方法是室内高精度无线定位技术的一个研究热点.针对有监督学习方法存在训练数据集采集代价较高的问题,本文提出了一种基于半监督学习的室内无线定位算法.该算法采用基于Laplacian矩阵谱分解的方法获取训练数据在特征向量空间上的表示,然后通过有标记数据在特征向量空间上的标记对齐,实现对未标记数据的标记.实验结果表明,仅需少量的有标记数据（20%左右）,便能以较高的精度（80%左右）实现对未标记数据的标记,从而有效降低了训练开销.