compute_distance_matrix

您可以使用多种方法来计算距离矩阵，具体取决于您的数据类型和需求。以下是一些常见的方法：

1. 欧氏距离（Euclidean Distance）：适用于连续型数据。在二维空间中，欧氏距离可以通过计算两点之间的直线距离来获得。

2. 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：适用于连续型数据。在二维空间中，曼哈顿距离可以通过计算两点之间的横向和纵向距离之和来获得。

3. 切比雪夫距离（Chebyshev Distance）：适用于连续型数据。在二维空间中，切比雪夫距离可以通过计算两点之间的横向和纵向最大差距来获得。

4. 闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）：适用于连续型数据。闵可夫斯基距离是欧氏距离和曼哈顿距离的一般化形式，可以通过调整参数来控制计算过程。

5. 汉明距离（Hamming Distance）：适用于离散型数据。汉明距离用于计算两个等长字符串之间的差异，即通过计算对应位置上不同字符的个数获得。

根据您的数据类型和具体需求，您可以选择适合的距离度量方法来计算距离矩阵。