ユークリッド距離やコサイン類似度：一般に、距離メトリックは、二つの方法を使用しました
最初の一般的な使用は、より長い距離を、標準化前ユークリッド距離スケール影響指標は、したがって、異なるユニットによって影響を受ける個人差も大きいです
コサイン類似度指数スケール類似性尺度が衝撃によって影響を受けない、[1,1]、間隔が大きい余弦値、より類似しています。
1、ユークリッド距離：また、ユークリッド距離としても知られています
二つ以上の点の表記の間の距離
D（X、Y）= SQRT（（X1-Y1）^ 2 +（X2-Y2）^ 2 + ... +（XN-A）^ 2）
改良された方法1：
標準化されたユークリッド距離：各成分の分布のためには、コンポーネントのそれぞれが平均及び分散同じに標準化され、矛盾しています
平均成分）/成分標準偏差 - :(標準化前の正規化値の後
改良された方法2：
マハラノビス距離：口座に様々な特性間のリンクを取る点と分布との間の距離、およびスケールに依存しません。
μは平均、共分散、Σ多変数ベクトル、マハラノビス距離SQRT（ - 1）（X-μ）（X-μ）Σ^（）であるため
図2に示すように、コサイン類似度を算出します
サイズは2つの個人差間のベクトル空間の尺度として2つのベクトル間の角度の余弦と。
COS（セタ）=（A ^ 2 + B ^ 2-C ^ 2）/（2AB）
若しくは
COS（セタ）=（* b）は/（|| || || X || B）
若しくは
（X1、Y1）*（X2、Y2）/ SQRT（X1 ^ 2 + Y1 ^ 2）xsqrt（×2 ^ 2 ^ 2 + Y2）
==
（X1X2、+ Y1Y2）/ SQRT（X1 ^ 2 + Y1 ^ 2）xsqrt（×2 ^ 2 + Y2 ^ 2）