距离或相似度的不同测量方法便于不同类型的分析. Wolfram 语言提供内置函数用于许多标准的距离测量，以及给出任意测量的符号定义.

数值数据

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

布尔数据

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

字符串数据

EditDistance  ▪  DamerauLevenshteinDistance  ▪  HammingDistance  ▪  SmithWatermanSimilarity  ▪  NeedlemanWunschSimilarity

图像与颜色

ImageDistance  ▪  ColorDistance

地理空间与时间数据

GeoDistance  ▪  TravelDistance  ▪  TravelTime  ▪  DateDifference

通用与混合数据

FeatureDistance — 通过数据训练所得特征空间中的距离

DistanceFunction — 指定距离函数的选项

DistanceMatrix — 元素间成双距离的矩阵

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

可视化

Dendrogram  ▪  ClusteringTree