python - Orange DM：Orange 如何计算分类数据的欧几里得距离？

Question

我已经使用 Orange 一段时间了，我正在尝试实现一些分类方法来对我的数据进行分类。

我正在使用 Test and Score 小部件在我的数据集上测试一些分类方法（kNN、ANN 等），并且正在使用 k 折交叉验证。

我的数据集是来自 UCI 存储库的托儿所数据集，它只包含分类属性。

这是我的问题：kNN 算法如何计算欧几里得距离？我认为对于分类数据集，应该使用“汉明距离”。但是，当我使用汉明距离时，我必须在 python 小部件中手动编程：

import Orange
knn = Orange.classification.KNNLearner(n_neighbors=9, metric="hamming")
out_learner=knn

两个距离的结果总是相同的。