看起来我无法在sklearn的KDTree中使用这种相似度度量，例如，但我需要这样做，因为我在测量词向量的相似性。对于这种情况，有没有快速且稳健的自定义算法？我知道局部敏感哈希，但它需要进行大量调整和测试以找到合适的参数。

回答：

使用余弦相似度得到的排名，与先对所有数据点进行归一化后欧几里得距离的排名顺序是等价的。因此，你可以使用KD树来查找K近邻，但你需要重新计算余弦相似度。

余弦相似度通常不被视为距离度量，但它可以被转换为距离度量。如果这样做，你就可以使用其他结构，如球树，直接进行加速的近邻搜索，使用余弦相似度。我已经在JSAT库中实现了这一点，如果你对Java实现感兴趣的话。