摘要
近年来，随着移动互联网和物联网技术的快速发展，室内定位技术受到了广泛关注。
作为室内定位的关键技术之一，楼层定位在室内导航、位置服务等方面发挥着重要作用。
传统的基于监督学习的室内楼层定位方法需要大量人工标注的训练数据，成本高、效率低。
而无监督学习方法可以有效解决这一问题，利用未标注数据进行训练，降低成本，提高效率。
本文针对无监督学习在室内楼层定位中的应用展开研究，首先介绍了室内定位技术和无监督学习的背景、发展现状和关键技术。
然后，对近年来基于无监督学习的室内楼层定位方法进行了分类和总结，包括基于聚类算法、深度学习、强化学习等方法。
针对不同方法的优缺点，对现有的研究进行了分析和评价。
最后，展望了无监督学习在室内楼层定位领域的发展趋势和未来研究方向。
关键词：无监督学习，室内定位，楼层定位，聚类算法，深度学习，强化学习
#1.1室内定位技术概述
室内定位技术是指在室内环境中确定目标物体位置的技术，其应用场景广泛，包括室内导航、位置服务、智能家居、智慧医疗等。
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