Scikit learn 为什么不学习'；s距离度量类有余弦距离吗？

我试图用余弦距离得到KNN，但看起来度量参数不采用余弦距离。中只有以下指标可用。为什么呢

用于实值向量空间的度量： 标识符类名args距离函数 “欧几里德”欧几里德立场
平方米（总和（（x-y）^2）） “曼哈顿”曼哈顿立场
总和（| x-y |） “切比雪夫”切比雪夫距离
总和（最大值（x-y） “minkowski”minkowski距离p和（| x-y | ^p）^（1/p） “wminkowski”wminkowski距离p，w和（w*| x-y | ^p）^（1/p） “seuclidean”seuclidean条件V sqrt（总和（（x-y）^2/V）） “马氏体”马氏体距离V或VI sqrt（（x-y）‘V^-1（x-y）） 用于二维向量空间的度量： 标识符类名距离函数 “哈弗森”哈弗森距离
2个弧心（平方英尺）（平方英寸^2（0.5*dx）

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cos（x1）cos（x2）sin^2（0.5*dy））

余弦距离不是一个合适的距离，因为它不满足三角形不等式。这是一个角度，并不代表任何意义上的最短距离。这在这里描述得很好-。对于K-均值或任何距离类型的相似性算法，满足距离度量要求（）是一项必要的要求。

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