Некоторые метрики расстояния, которые часто применяются в алгоритме K-ближайших соседей (KNN):

• Евклидово расстояние. 14 Наиболее распространённая метрика, измеряет расстояние по прямой между двумя точками в многомерном пространстве. 4 Подходит для непрерывных числовых данных. 5
• Манхэттенское расстояние. 15 Измеряет сумму абсолютных разностей между значениями признаков. 1 Подходит для данных с категориальными или порядковыми признаками. 5
• Расстояние Минковского. 25 Обобщение евклидова и манхэттенского расстояний. 25 Можно настроить с помощью параметра (p) для разных типов данных. 5
• Расстояние Чебышева. 12 Максимальная разница по любому измерению. 2 Используется, когда важна максимальная разница между координатами. 4
• Косинусное сходство. 45 Применяется, когда направление векторов важнее, чем их величина. 4 Используется в системах анализа текста, поиска изображений и рекомендаций. 4

Выбор метрики расстояния зависит от типа данных и специфики задачи. 1