Метрические алгоритмы классификации целесообразно использовать в ситуациях, когда измерять степень сходства объектов проще, чем формировать их признаковые описания. 1

Такие ситуации часто возникают при распознавании изображений, временных рядов или символьных последовательностей. 1 Например, гораздо легче сравнить две фотографии и сказать, что они принадлежат одному человеку, чем понять, на основании каких признаков они схожи. 1

Также метрические алгоритмы подходят для задач, в которых сложно сформулировать набор признаков, но легко сравнивать объекты (пример: сравнительная геномика). 3

Ещё одна особенность метрических алгоритмов — возможность интерпретировать классификацию объекта путём предъявления пользователю ближайшего объекта или нескольких. 1 Прецедентная логика работы алгоритма хорошо понятна экспертам в таких предметных областях, как медицина, биометрия, юриспруденция. 1

Выбор ситуации для использования метрических алгоритмов классификации зависит от конкретных задач и условий.