Mahout中的距离度量方法包括以下几种：
欧几里德距离（Euclidean Distance）：两个向量之间的欧几里德距离是它们之间的直线距离。
曼哈顿距离（Manhattan Distance）：两个向量之间的曼哈顿距离是它们在每个维度上坐标值的绝对值之和。
余弦相似度（Cosine Similarity）：两个向量之间的余弦相似度是它们之间的夹角的余弦值。
Jaccard相似度（Jaccard Similarity）：两个向量之间的Jaccard相似度是它们的交集大小除以它们的并集大小。
杰卡德距离（Jaccard Distance）：两个向量之间的Jaccard距离是1减去它们的Jaccard相似度。
以上是Mahout中常用的几种距离度量方法，用户可以根据具体的需求选择合适的方法。Mahout还提供了其他一些距离度量方法，如皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）等。
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