本发明实施例涉及室内定位技术领域，公开了一种基于近邻成分分析的度量学习的指纹定位方法，该方法包括：获取待定位区域的待定位点的信号数据，所述信号数据包所述在所述待定位点接收到的预设的多个信号发射器的信号强度数据；将所述信号数据输入目标定位模型中，其中，所述目标定位模型根据目标度量矩阵及指纹库训练得到，所述目标度量矩阵为使得各个样本的期望误差的和最小时所对应的距离计算参数，所述各个样本的期望误差由每个样本与所述指纹库中其他各个样本成为邻居的选择概率以及与各个样本对应的位置坐标之间的欧氏距离确定；获取所述目标定位模型输出的所述待定位点的目标位置坐标。通过上述方式，本发明实施例提高了指纹定位的准确率。