度量在分类和聚类中是哪个地方起关键作用举几个例子。

度量在分类和聚类中起关键作用的地方是在计算样本之间的相似性或距离。例如，在K均值聚类中，度量用于计算每个样本与聚类中心之间的距离，以确定哪个聚类中心最适合每个样本。在层次聚类中，度量用于计算样本之间的相似性，以便将它们分组成不同的簇。

另外，度量还可以用于特征选择，即选择最具有区分性的特征来进行分类或聚类。例如，在基于特征的分类中，度量可以用于评估每个特征与分类之间的相关性。可以选择具有最高相关性的特征来进行分类。

在图像识别和计算机视觉领域中，度量也被广泛应用。例如，在人脸识别中，度量可以用于计算两张人脸图像之间的相似性，以确定它们是否属于同一个人。在图像检索中，度量可以用于计算图像之间的相似性，以便找到与查询图像最相似的图像。