在使用机器学习或数据分析工具时，选择距离度量标准的灵活性取决于您使用的库或框架。诸如 scikit-learn、FAISS 和 Annoy 等工具在度量标准选择方面提供了不同程度的控制，而其他工具（例如 TensorFlow 或 PyTorch）对于非标准度量标准则需要更多手动实现。这些限制通常源于算法约束、性能优化或与数据类型的兼容性。
Scikit-learn 在 NearestNeighbors、DBSCAN 和层次聚类等算法中显式支持多种距离度量标准。例如，NearestNeighbors 中的 metric 参数接受诸如“euclidean”、“cosine”或“manhattan”之类的字符串，甚至允许自定义函数。但是，某些算法限制了度量标准的选择。例如，K-means 本质上与欧几里得距离相关联，因为它依赖于质心更新，因此使用余弦相似度需要数据归一化（例如，首先对向量进行 L2 归一化），而不是直接更改度量标准。此外，诸如余弦之类的度量标准在某些实现中可能无法有效地处理稀疏数据，从而迫使开发人员预先计算距离或使用密集矩阵。
FAISS 是一个针对相似性搜索优化的库，主要支持欧几里得 (L2) 和内积 (IP) 度量标准。虽然它本身不包含余弦相似度，但开发人员可以通过在索引之前对向量进行归一化来实现它（因为余弦相似度等同于单位向量上的 IP）。Annoy 是另一个近似最近邻库，支持“angular”（与余弦相关）、“欧几里得”和“曼哈顿”距离。但是，Annoy 基于树的结构可能在与不符合其分区策略的度量标准配合使用时表现不佳。TensorFlow 或 PyTorch 等工具缺乏用于高级 API 的内置度量标准灵活性，但允许使用低级操作进行自定义距离实现，这在计算上可能很密集或需要用于神经网络的梯度处理。
总而言之，度量标准灵活性取决于工具的设计。Scikit-learn 和 Annoy 提供了直接的选项，但具有特定于算法的约束。FAISS 需要对非 L2/IP 度量标准进行预处理。像 TensorFlow/PyTorch 这样的框架提供了最终的灵活性，但代价是手动编码。开发人员必须权衡易用性、性能以及与数据和算法的兼容性之间的权衡。