为改进传统的基于局部均值与类均值的近邻分类算法的分类精度，有必要对分类中类均值向量的权重分配进行研究。将类均值向量的权重基于客观决策信息确定为数学公式，并运用步长优化的统一迭代法来对加权权重进行选取，通过UCI数据集大量实验表明，使用改进的分类算法进行仿真实验，结果表明，改进算法在正确率方面优于传统算法。