距离函数是用于衡量两个对象之间的相似性或差异性的函数。

在机器学习和数据挖掘中，常用的距离函数有以下几种计算方法：

1. 欧氏距离（Euclidean Distance）：欧氏距离是最常用的距离计算方法，计算方法是通过求两点之间直线距离的平方和再开根号。

2. 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：曼哈顿距离是计算两点间的直线距离，计算方法是通过两点间横坐标和纵坐标差值的绝对值求和。

3. 闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）：闵可夫斯基距离是一种广义的距离计算方法，包括欧氏距离和曼哈顿距离作为特例。闵可夫斯基距离的计算公式为：d = (∑(|x-y|^p))^(1/p)，其中p为参数。

4. 切比雪夫距离（Chebyshev Distance）：切比雪夫距离是计算两个向量间的最大差异值，即两个向量中有最大差异的维度之间的差异。

5. 余弦相似度（Cosine Similarity）：余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来度量它们之间的相似性，可以用于文本相似度计算。以上是常用的几种距离计算方法，选择适合问题的距离函数可以帮助在机器学习、数据挖掘等任务中更好地比较和分类数据。