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. 3 Эта метрика часто применяется по умолчанию, особенно если данные являются числовыми и нормально распределены. 3
• Позволяет учитывать все измерения с одинаковым весом. 5 Это удобно, когда данные представлены в евклидовом пространстве и имеют нормальное распределение. 5
• Помогает установить границы принятия решений. 2 Показатели расстояния разделяют точки запроса на отдельные области, что эффективно разделяет их на отдельные области для принятия решений. 2

Однако у евклидова расстояния есть недостаток: оно игнорирует сходство между атрибутами, каждый из которых рассматривается как полностью отличный от всех остальных. 4