El método de huella digital Wi-Fi basado en la fuerza de la señal recibida (RSS) es uno de los enfoques más potenciales y fácilmente desplegables para un sistema de posicionamiento en interiores confiable. Sin embargo, debido al proceso laborioso y consumidor de tiempo de construcción del mapa de radio, a menudo se incorpora la interpolación. Para asegurar que el mapa de radio interpolado sea robusto contra el ruido ambiental y las fluctuaciones de RSS, proponemos dos nuevos métodos de interpolación, denominados DimRed y DimRedClust, para una mejor construcción del mapa de radio. El primero realiza una reducción de dimensionalidad antes de la interpolación, mientras que el último emplea tanto la reducción de dimensionalidad como el agrupamiento antes de interpolar el mapa de radio. Para la reducción de dimensionalidad, se adopta el análisis de componentes principales (PCA) o la descomposición de valores singulares truncados (TSVD) para extraer profundamente características esenciales de los datos de RSS, mientras que se utiliza el algoritmo de K-medias para dividir los puntos de referencia (RPs) en varios grupos. Posteriormente, el RSS de todos los puntos virtuales se interpola mediante ponderación por distancia inversa (IDW). Los resultados numéricos basados en el conjunto de datos del mundo real de varios pisos y edificios múltiples confirman la supremacía de los esquemas propuestos sobre la interpolación IDW base. En comparación con la interpolación IDW base, el PCA-K-medias-IDW propuesto, TSVD-K-medias-IDW, PCA-IDW y TSVD-IDW podrían lograr una mejora de rendimiento en términos de error de posicionamiento promedio de hasta 30.17%, 30.93%, 19.33% y 21.61%, respectivamente.