1.对于标量
标量也就是无方向意义的数字，也叫标度变量。现在先考虑元素的所有特征属性都是标量的情况。例如，计算X={2,1,102}和Y={1,3,2}的相异度。一种很自然的想法是用两者的欧几里得距离来作为相异度，欧几里得距离的定义如下：
其意义就是两个元素在欧氏空间中的集合距离，因为其直观易懂且可解释性强，被广泛用于标识两个标量元素的相异度。将上面两个示例数据代入公式，可得两者的欧氏距离为：
除欧氏距离外，常用作度量标量相异度的还有曼哈顿距离和闵可夫斯基距离，两者定义如下：
欧氏距离和曼哈顿距离可以看做是闵可夫斯基距离在p=2和p=1下的特例。另外这三种距离都可以加权，这个很容易理解，不再赘述。
下面要说一下标量的规格化问题。上面这样计算相异度的方式有一点问题，就是 取值范围大的属性对距离的影响高于取值范围小的属性 。例如上述例子中第三个属性的取值跨度远大于前两个，这样不利于真实反映真实的相异度，为了解决这个问题，一般要对属性值进行规格化。所谓规格化就是将各个属性值按比例映射到相同的取值区间，这样是为了平衡各个属性对距离的影响。通常将各个属性均映射到[0,1]区间，映射公式为：
其中max(ai)和min(ai)表示所有元素项中第i个属性的最大值和最小值。例如，将示例中的元素规格化到[0,1]区间后，就变成了X’={1,0,1}，Y’={0,1,0}，重新计算欧氏距离约为1.732。
2.对于二元变量
所谓二元变量是只能取0和1两种值变量，有点类似布尔值，通常用来标识是或不是这种二值属性。对于二元变量，上一节提到的距离不能很好标识其相异度，我们需要一种更适合的标识。一种常用的方法是用元素相同序位同值属性的比例来标识其相异度。
设有X={1,0,0,0,1,0,1,1}，Y={0,0,0,1,1,1,1,1}，可以看到，两个元素第2、3、5、7和8个属性取值相同，而第1、4和6个取值不同，那么相异度可以标识为3/8=0.375。一般的，对于二元变量，相异度可用“取值不同的同位属性数/单个元素的属性位数”标识。
上面所说的相异度应该叫做对称二元相异度。现实中还有一种情况，就是我们只关心两者都取1的情况，而认为两者都取0的属性并不意味着两者更相似。例如在根据病情对病人聚类时，如果两个人都患有肺癌，我们认为两个人增强了相似度，但如果两个人都没患肺癌，并不觉得这加强了两人的相似性，在这种情况下，改用“取值不同的同位属性数/(单个元素的属性位数-同取0的位数)”来标识相异度，这叫做非对称二元相异度。如果用1减去非对称二元相异度，则得到非对称二元相似度，也叫Jaccard系数，是一个非常重要的概念。
3.对于分类变量
分类变量是二元变量的推广，类似于程序中的枚举变量，但各个值没有数字或序数意义，如颜色、民族等等，对于分类变量，用“取值不同的同位属性数/单个元素的全部属性数”来标识其相异度。
4.对于序数变量
序数变量是具有序数意义的分类变量，通常可以按照一定顺序意义排列，如冠军、亚军和季军。对于序数变量，一般为每个值分配一个数，叫做这个值的秩，然后以秩代替原值当做标量属性计算相异度。
5、向量
其中||X||表示X的欧几里得范数。
要注意，余弦度量度量的不是两者的相异度，而是相似度！
参考文献：
算法杂货铺——k均值聚类(K-means) - T2噬菌体 - 博客园 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/20/k-means.html
[各种类型的数据的相异度（相似度）的度量 #
各种类型的数据的相异度（相似度）的度量
]( http://blog.csdn.net/u010451580/article/details/53163634 )