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为克服ML-KNN在分类效率方面的局限性，提出了一种基于KNN的快速多标签数据分类算法FKMC，利用待分类实例的七个最近邻的局部信息进行排序分类。从已分类数据实例集中选择待分类数据实例的后个最近邻；根据每个最近邻拥有的标签数和每个标签归属的最近邻数对待分类实例进行排序分类。仿真结果表明，最近邻的选择方法对分类器性能有显著的影响；在分类效果上FKMC与ML-KNN相当，有时甚至优于后者；而在分类效率上FKMC则显著优于ML-KNN。