Выбор метрики расстояния существенно влияет на результаты кластеризации, поскольку определяет форму и структуру кластеров, а также качество получаемой на их основе информации. 1

Правильно выбранная метрика может привести к появлению значимых кластеров, которые выявляют скрытые закономерности в данных. 1 Неправильно выбранная — к появлению кластеров, которые вводят в заблуждение или не имеют отношения к делу. 1

Выбор метрики зависит от природы данных и задачи. 4 Например, евклидово расстояние хорошо подходит для данных с непрерывными признаками, тогда как косинусное расстояние может быть более подходящим для текстовых данных. 4

Таким образом, оптимальный выбор метрики требует тщательного анализа данных и понимания их природы. 4