基于最近邻距离权重的ML-KNN算法是一种改进的多标签学习算法，它扩展了传统的ML-KNN方法。该算法在计算每个标签的后验概率时，不仅考虑邻居样本的标签信息，还引入样本之间的距离权重，使得距离测试样本更近的邻居对结果产生更大影响。这种方法通过加权投票机制提高了分类的准确性，尤其适用于样本分布不均匀的数据集。算法保持了ML-KNN的简单高效特性，同时通过距离加权增强了模型对局部特征的敏感性，在多标签分类任务中表现出更好的性能。