相似度指标的选择直接决定了搜索算法如何解释和对数据点之间的关系进行排名。不同的指标强调数据的不同方面，例如大小、方向或结构模式。例如，欧几里得距离测量直线空间分离，而余弦相似度侧重于向量之间的角度对齐。这种区别会导致相同输入数据产生截然不同的结果，尤其是在高维空间中，例如文本嵌入或图像特征。与问题的要求不符的指标可能会返回不相关的匹配项或忽略有意义的模式，因此选择对于准确性至关重要。
考虑实际场景：在文本搜索中，通常首选余弦相似度来比较 TF-IDF 或词嵌入向量，因为它忽略了向量的大小而侧重于方向对齐。这有助于识别具有相似主题的文档，即使它们的长度不同。相反，此处使用欧几里得距离可能会优先考虑较短的文档，而不是具有更多相关内容的较长文档。对于图像检索，通过考虑纹理和对比度的感知差异，诸如 SSIM 之类的结构相似性指标可能优于基于像素的指标（例如，MSE）。在推荐系统中，与为连续值设计的指标相比，Jaccard 相似度可以更好地捕获用户-项目交互模式（例如，二进制购买数据）。这些示例表明了指标对数据结构和相关性标准的假设如何影响结果。
不适当的指标选择的后果可能会通过系统传递。例如，在聚类算法中使用曼哈顿距离（L1 范数）而不是欧几里得距离（L2）可能会为稀疏数据生成更紧密、网格对齐的簇，但无法捕获密集、连续数据集中的自然分组。开发人员必须分析数据的特征（尺度、稀疏性、分布）和问题的目标（排名、聚类、分类）才能选择指标。通常需要使用验证数据集或特定领域的基准测试来测试多个指标。例如，在人脸识别系统中，通过强制执行类之间的裕度约束，从余弦相似度切换到基于 triplet loss 的指标可能会提高准确性。最终，指标就像一个镜头 - 它的属性决定了搜索过程突出或忽略哪些模式。