距离和相似系数是衡量数据对象之间关系的重要指标。距离用于描述对象之间的差异程度，通常数值越大表示差异越大；相似系数则反映对象之间的相似程度，数值越大表示相似性越高。两者在数据分析、模式识别和机器学习等领域有广泛应用，例如聚类分析、推荐系统和分类算法等。选择合适的距离或相似系数方法取决于具体问题和数据类型。