欧几里得距离， 曼哈顿距离， 切比雪夫距离，闵可夫斯基距离，杰卡德距离，余弦相似度，.马氏距离，汉明距离，明可夫斯基距离

欧几里得距离（Euclidean Distance），也称为直线距离，是最常见的距离计算方法，它适用于二维或高维空间，衡量两点之间的直线长度。它是通过将各个维度差值平方相加然后开根号得到的。

曼哈顿距离（Manhattan Distance），也称城市街区距离，是对角线距离的一种简化模型，适合于网格状环境，如棋盘或城市街道布局。它只考虑了坐标轴方向上的距离。

切比雪夫距离（Chebyshev Distance），又称最大值距离，测量的是两个点在每个维度上差值的最大值，是最简单的距离度量之一，对于异常值敏感。

闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）是一组广义的距离度量，包含了几何学中的欧几里得、曼哈顿和切比雪夫距离作为特例，当p=1时为曼哈顿距离，p=2时为欧几里得距离，p趋近于无穷大时变为切比雪夫距离。

杰卡德距离（Jaccard Distance），用于比较有限集合间的相似度，通常用于文本分析和聚类，计算两个集合交集大小除以并集大小的比例。

余弦相似度（Cosine Similarity），是一种角度度量，常用于量化两个非零向量的相似程度，特别在文档相似度和推荐系统中非常有用，因为它是通过求两个向量的夹角余弦值来评估它们的方向一致性。

马氏距离（Mahalanobis Distance），结合了样本的协方差信息，是测量样本点相对于均值的整体偏离情况，常用于多元统计中的异常检测和分类任务。

汉明距离（Hamming Distance），专用于二进制串，计算两个等长字符串对应位置上不同字符的数目。

明可夫斯基距离（Generalized Hamming Distance），是一个更广泛的概念，也是一种变体的汉明距离，但它可以处理不等长的字符串，并应用到离散数据的匹配和编码纠错等领域。

以上各种距离或相似度都有各自的适用场景，选择哪种取决于具体的任务需求。