空间距离是指空间中两个或多个点之间的距离。根据距离的测量方式和空间维数的不同，空间距离可以分为以下几类：
1. 欧氏距离：欧氏距离是最常用的空间距离，指的是在二维或三维空间中两个点之间的直线距离。
2. 曼哈顿距离：曼哈顿距离也叫城市街区距离，指的是在二维或三维空间中两点之间沿着网格线的距离之和。
3. 切比雪夫距离：切比雪夫距离是指在二维或三维空间中两个点各个坐标差的绝对值的最大值。
4. 闵可夫斯基距离：闵可夫斯基距离是欧氏距离和曼哈顿距离的一般化，形式化定义为$d(x,y)=(\sum_{i=1}^n |x_i-y_i|^p)^{\frac{1}{p}}$，其中p是一个参数，当p=1时为曼哈顿距离，p=2时为欧氏距离。
5. 马氏距离：马氏距离是指在多维空间中两个向量之间的距离，具体计算方式要求先进行数据标准化处理，使得各维度数据方差相等，然后计算协方差矩阵的逆矩阵，再将其与两个向量的差值相乘。
6. 余弦相似度距离：余弦相似度距离是指在向量空间中，两个向量之间余弦相似度的补集，即$1-cos(\theta)$，其中$\theta$是向量之间的夹角。
7. 杰卡德距离：杰卡德距离常用于比较样本之间的相似度和差异性，形式化定义为$d(x,y)=1-\frac{A\cap B}{A\cup B}$，其中A和B分别代表两个样本中的元素。
