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代表点选择是面向数据挖掘与模式识别的数据预处理的重要内容之一,是提高分类器分类正确率和执行效率的重要途径。提出了一种基于投票机制的代表点选择算法,该算法能使所得到的代表点尽可能分布在类别边界上,且投票选择机制易于排除异常点,减少数据量,从而有利于提高最近邻分类器的分类精度和效率。通过与多个经典的代表点选择算法的实验比较分析,表明所提出的基于投票机制的代表点选择算法在提高最近邻分类器分类精度和数据降低率上都具有一定的优势。