（1）欧氏距离：
欧式距离可解释为连接两个点的线段的长度===》使用勾股定理从这些点的笛卡尔坐标计算距离。
（2）余弦相似度：
余弦相似度经常被用作抵消高维欧式距离问题。余弦相似度是指两个向量夹角的余弦。如果将向量归一化为长度均为 1 的向量，则向量的点积也相同。两个方向完全相同的向量的余弦相似度为 1，而两个彼此相对的向量的余弦相似度为 - 1。
（3）汉明距离：
汉明距离是两个向量之间不同值的个数。它通常用于比较两个相同长度的二进制字符串
（4）曼哈顿距离：
曼哈顿距离通常称为出租车距离或城市街区距离，用来计算实值向量之间的距离。想象一下均匀网格棋盘上的物体，如果它们只能移动直角，曼哈顿距离是指两个向量之间的距离，在计算距离时不涉及对角线移动。
（5）切比雪夫距离：
切比雪夫距离定义为两个向量在任意坐标维度上的最大差值。换句话说，它就是沿着一个轴的最大距离。切比雪夫距离通常被称为棋盘距离，因为国际象棋的国王从一个方格到另一个方格的最小步数等于切比雪夫距离。
（6）闵氏距离：
闵氏距离比大多数距离度量更复杂。它是在范数向量空间（n 维实数空间）中使用的度量，这意味着它可以在一个空间中使用，在这个空间中，距离可以用一个有长度的向量来表示。
（7）雅卡尔指数：
雅卡尔指数（交并比）是用于比较样本集相似性与多样性的统计量。雅卡尔系数能够量度有限样本集合的相似度，其定义为两个集合交集大小与并集大小之间的比例。
（8）半正矢：
半正矢距离是指球面上的两点在给定经纬度条件下的距离。它与欧几里得距离非常相似，因为它可以计算两点之间的最短连线。主要区别在于半正矢距离不可能有直线，因为这里的假设是两个点都在一个球面上。
（9）Sørensen-Dice 系数：
Sørensen-Dice 系数与雅卡尔指数非常相似，都是度量样本集的相似性和多样性。尽管它们的计算方法相似，但是 Sørensen-Dice 系数更直观一些，因为它可以被视为两个集合之间重叠的百分比，这个值在 0 到 1 之间：
