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针对高维不平衡数据中维数灾难和类不平衡分布问题,提出一种改进k最近邻(kNN)分类算法HWNN。将样本的k发生分布作为其在预测时对各个类的支持度,以此减少高维数据中hubs对kNN分类带来的潜在负面影响。通过类加权的方式増加少数类在所有样本k发生中的分布比例,以提升对少数类样本的预测精度。在16个不平衡UCI数据集上的实验结果表明,该算法在高维不平衡数据中的分类结果优于典型kNN方法,且在普通维度的不平衡数据中优势同样明显。