Как евклидово расстояние влияет на машинное обучение и алгоритмы K-ближайших соседей?

Евклидово расстояние влияет на машинное обучение и алгоритмы K-ближайших соседей (KNN) следующим образом:

• Является популярной метрикой для определения расстояния между объектами. www.cyberforum.ru Эта метрика часто применяется по умолчанию, особенно если данные являются числовыми и нормально распределены. www.cyberforum.ru
• Позволяет учитывать все измерения с одинаковым весом. shakhbanov.org Это удобно, когда данные представлены в евклидовом пространстве и имеют нормальное распределение. shakhbanov.org
• Помогает установить границы принятия решений. www.geeksforgeeks.org Показатели расстояния разделяют точки запроса на отдельные области, что эффективно разделяет их на отдельные области для принятия решений. www.geeksforgeeks.org

Однако у евклидова расстояния есть недостаток: оно игнорирует сходство между атрибутами, каждый из которых рассматривается как полностью отличный от всех остальных. proglib.io