距离矩阵是一个矩阵，其中每个元素表示两个对象之间的距离。距离矩阵可以通过以下方法得出：1. 欧氏距离：对于两个n维向量x和y，它们之间的欧氏距离为d(x,y) = sqrt((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)。将所有对象之间的欧氏距离计算出来，即可得到距离矩阵。2. 曼哈顿距离：对于两个n维向量x和y，它们之间的曼哈顿距离为d(x,y) = |x1-y1| + |x2-y2| + ... + |xn-yn|。将所有对象之间的曼哈顿距离计算出来，即可得到距离矩阵。3. 闵可夫斯基距离：对于两个n维向量x和y，它们之间的闵可夫斯基距离为d(x,y) = (|x1-y1|^p + |x2-y2|^p + ... + |xn-yn|^p)^(1/p)，其中p为一个正整数。当p=1时，闵可夫斯基距离就是曼哈顿距离；当p=2时，闵可夫斯基距离就是欧氏距离。将所有对象之间的闵可夫斯基距离计算出来，即可得到距离矩阵。4. 切比雪夫距离：对于两个n维向量x和y，它们之间的切比雪夫距离为d(x,y) = max(|x1-y1|, |x2-y2|, ..., |xn-yn|)。将所有对象之间的切比雪夫距离计算出来，即可得到距离矩阵。以上是常见的几种距离计算方法，根据具体问题和数据类型选择不同的距离计算方法得出距离矩阵。