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在数据分析和模式识别等领域中，距离度量方法非常关键。不同的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等）适用于不同类型的数据和问题。选择合适的度量方法可以更准确地反映数据点之间的实际关系，从而提高模型的准确性和效率。
距离度量是指在数学和计算机科学中，用于量化两个数据点之间差异的一系列技术。
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