量情况下，另一个度量——重叠度量（或海明距离）可以用来作为度量。例如对于基因表达微阵列数据，"k"-NN也与Pearson和Spearman相关系数结合起来使用。通常情况下，如果运用一些特殊的算法来计算度量的话，"k"近邻分类精度可显着提高，如运用大间隔最近邻居或者邻里成分分析法。“多数表决”分类会在类别分布偏斜时出现缺陷。也就是说，出现频率较多的样本将会主导测试点的预测结果，因为他们比较大可能出现在测试点的K邻域而测试点的属性又是通过"k"邻域内的样本计算出来的。解决这个缺点的方法之一是在进行分类时将