本文提出了一种新的多k近邻分类器的分类方法，并展示了其在医学图像处理中的实际应用。当提供观测空间中观测数据的空间坐标对及其在特征空间中对应的特征向量时，该方法可以进行精细分类。提出的MkNN分类器不仅利用了同一类特征在特征空间中分布的连续性，而且利用了观测空间中的连续性。为了验证本方法的性能，将其应用于冠状动脉斑块的组织表征问题。实际实验验证了所提出的MkNN分类器的定量和定性有效性。