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KNN是最著名的模式识别统计学方法之一。它是一种无参数分类方法,由于其分类的简单有效性,因此得到较为广泛的应用。但是对KNN分类系统的全面评价还有待进一步研究。提出的改进加权KNN算法相比之下具有更高和更加稳定的识别率。因为它在经典KNN算法基础上增加加权距离和类间相似度信息,比经典KNN这种单纯依靠投票的分类方法更加可靠,在分类识别研究中更具有研究和应用价值。