Я новичок в ML и пытаюсь реализовать алгоритм KNN для классификации аналогичных образцов цвета (по 5 цветов каждый). Однако каждый экземпляр данных имеет и другие особенности, которые я хочу принять во внимание. Для цветов я хотел бы использовать Delta-E (CIE 2000 - предопределенное цветовое расстояние), а также евклидово расстояние для всех других функций. Много-ли метрическая классификация вообще работает? Если да, есть ли примеры, которые я мог бы использовать? Или я должен разделить их на две отдельные КНН?
Спасибо