一种二次加权的KNN音乐流派分类方法，在传统的KNN算法的近邻计算和类属判断两个步骤上进行了加权，分别解决了传统KNN算法认为每个属性的作用都是相同的，忽略其与类别的相关程度的问题和类属判断策略在判断待分类样本类属时仅考虑了每个类别中最近样本数目，而忽略了各类中近邻和待分类样本之间相似性的差异，并将其应用到音乐流派分类工作中。本发明的二次加权的KNN音乐流派分类方法比传统KNN算法在音乐流派分类方面有着更高的分类准确率，并且对与音乐类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，分类效果更佳。