基于定量变量的距离测度，聚类里还挺常用的，尤其是你在混合变量（定量+定性）的时候。定性变量不能直接算距离？用匹配比例法挺顺的，比如性别、学历、职位这种，靠一一比对，按比例给分。嗯，原始数据表稍微麻烦点，但好在方法简单，实用性还挺强。

定量变量的距离计算好理解，比如欧式距离、曼哈顿距离。但你遇上定性变量咋办？最常用的就是匹配比例法。比方说两个用户，一个是女大学中层，一个是女大学高层，那就能给出2/3的匹配值，逻辑通俗，挺适合实际业务场景。

距离矩阵也别忘了，它是聚类的底层逻辑核心。你要做层次聚类、K-means 都绕不开。可以参考这个距离矩阵的应用文章，讲得还不错，操作步骤也清晰。

要是你有定性变量转定量的需求，Fisher 判别法也能派上用场。MATLAB 下起来也方便，感兴趣可以去看下这篇文章。

顺便说一句，系统聚类法对分类距离的也值得一看，这里有。不想一步步推导，也能直接上手试试代码效果。

如果你经常做多元统计，建议把这些方法都过一遍。尤其是聚类那块，了解不同变量间的距离测度挺关键。实际项目里经常遇到，不学不行哦～

小提醒：匹配比例法适合类别数量不太多的情况。如果你变量太多、分类太细，会稀释距离效果，那就要考虑别的转化方法了。