两个矩阵的非成对距离计算，作为整体矩阵与矩阵的贴近度计算

非成对距离计算是一种用于衡量两个矩阵之间相似程度的方法。在计算贴近度之前，我们需要先计算两个矩阵中对应元素之间的非成对距离。

非成对距离可以有多种计算方式，常见的包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

• 欧氏距离（Euclidean Distance）是两个向量之间的距离，可以用来衡量两个矩阵在数值上的差异。欧氏距离计算公式如下： 欧氏距离越小，表示两个矩阵越接近。
• 曼哈顿距离（Manhattan Distance）是两个向量之间的距离，可以用来衡量两个矩阵在数值上的差异。曼哈顿距离计算公式如下： 曼哈顿距离越小，表示两个矩阵越接近。
• 余弦相似度（Cosine Similarity）是用来衡量两个向量方向的相似程度，可以用来衡量两个矩阵在方向上的一致性。余弦相似度计算公式如下： 余弦相似度越接近1，表示两个矩阵越接近。

根据不同的应用场景和需求，选择合适的非成对距离计算方法可以更准确地衡量矩阵的贴近度。在实际应用中，可以根据具体情况选择使用不同的计算方法。

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