Mahout中的距離度量方法包括以下幾種：
歐幾里德距離（Euclidean Distance）：兩個向量之間的歐幾里德距離是它們之間的直線距離。
曼哈頓距離（Manhattan Distance）：兩個向量之間的曼哈頓距離是它們在每個維度上坐標值的絕對值之和。
余弦相似度（Cosine Similarity）：兩個向量之間的余弦相似度是它們之間的夾角的余弦值。
Jaccard相似度（Jaccard Similarity）：兩個向量之間的Jaccard相似度是它們的交集大小除以它們的并集大小。
杰卡德距離（Jaccard Distance）：兩個向量之間的Jaccard距離是1減去它們的Jaccard相似度。
以上是Mahout中常用的幾種距離度量方法，用戶可以根據具體的需求選擇合適的方法。Mahout還提供了其他一些距離度量方法，如皮爾遜相關系數（Pearson Correlation）等。
