距離あるいは類似度の種々の測定基準は，さまざまな解析において便利である．Wolfram言語は多くの標準距離測定基準のための組込み関数と，任意の測定基準に対する記号定義を与える機能を提供する．

数値データ

EuclideanDistance  ▪  SquaredEuclideanDistance  ▪  NormalizedSquaredEuclideanDistance  ▪  ManhattanDistance  ▪  ChessboardDistance  ▪  BrayCurtisDistance  ▪  CanberraDistance  ▪  CosineDistance  ▪  CorrelationDistance  ▪  BinaryDistance  ▪  WarpingDistance  ▪  CanonicalWarpingDistance

ブールデータ

HammingDistance  ▪  JaccardDissimilarity  ▪  MatchingDissimilarity  ▪  DiceDissimilarity  ▪  RogersTanimotoDissimilarity  ▪  RussellRaoDissimilarity  ▪  SokalSneathDissimilarity  ▪  YuleDissimilarity

文字列データ

EditDistance  ▪  DamerauLevenshteinDistance  ▪  HammingDistance  ▪  SmithWatermanSimilarity  ▪  NeedlemanWunschSimilarity

画像と色

ImageDistance  ▪  ColorDistance

地理空間データと時間データ

GeoDistance  ▪  TravelDistance  ▪  TravelTime  ▪  DateDifference

一般データと混合データ

FeatureDistance — データから訓練した特徴の空間における距離

DistanceFunction — 距離関数を指定するオプション

DistanceMatrix — 要素の各ペア間の距離の行列

Nearest  ▪  FindClusters  ▪  MeanShift  ▪  FindShortestTour  ▪  SequenceAlignment  ▪  DistanceTransform  ▪  GraphDistance  ▪  CentralFeature

可視化

Dendrogram  ▪  ClusteringTree