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在高维数据空间中，存在大量冗余或无用的属性，这使得在子空间中寻找目标类更为有效．为此文章提出基于类别基尼系数子空间的加权互k近邻算法，利用类别基尼系数求出其对应的软子空间并将待分类样本和训练样本投影到各个类别子空间中，再在各软子空间中使用类别基尼系数加权距离互k近邻算法计算出待分类样本在各个子空间的投票权重并叠加，最终得出待分类样本的类标签．在公共数据集上的实验结果验证了该方法的有效性．