在大数据环境下，K近邻多标签算法（ML-KNN）高时间复杂度的问题显得尤为突出；此外，ML-KNN也没有考虑k个近邻对最终分类结果的影响。针对上述问题进行研究，首先将训练集进行聚类，再为测试集找到一个距离其最近的训练数据簇作为新的训练数据集；然后计算最近邻样本的距离权重，并用该权重描述最近邻和其他近邻对预测结果的影响；最后使用新的目标函数为待测样本分类。通过在图片、Web页面文本数据等数据集上的实验表明，所提算法得到了更好的分类结果，并且大大降低了时间复杂度。

网络上聚类分析最近邻距离代码较少，本程序基于最近邻距离算法动态查找聚类中心，可以输入任意维度与数量的样本并自动进行聚类操作，其中二维样本可以进行可视化，实现了对任意维度任意样本的聚类操作。