进行相似度度量的时候会用到各种度量距离的方法，根据MATLAB的help文档整理如下：
关于各种距离的定义：
求 
和 
之间的距离
1.欧式距离(Euclidean distance)：
，写成向量形式
;
2.曼哈顿距离又叫城市街区距离(CityBlock distance) ：
3.切比雪夫距离（Chebychev distance）：
，也可以表示成
4.以上三种称为闵式距离，形式为
，p=1时是曼哈顿距离；p=2时是欧氏距离；p趋于无穷时是切比雪夫距离。
5.马氏距离（Mahalanobis distance）：记两个（或多个）样本的协方差矩阵为S,则马氏距离为
6.汉明距离（Hamming distance）：主要针对信息编码，指的是将其中的一个变量变成另外一个变量所需要的替换次数。1001到1111的汉明距离是2。
7.杰卡德距离( Jaccard distance)：用来衡量两个集合中元素的相似度
,
表示集合中元素的个数。