对于数据集中的每个案例，有没有一种方法可以对应用于该案例的所有标签之间的总距离求和？

对于数据集中的每个案例，可以使用聚类算法来对应用于该案例的所有标签之间的总距离求和。聚类算法是一种将数据集中的对象分组或聚集成具有相似特征的集合的方法。其中一种常用的聚类算法是K-means算法。

K-means算法是一种迭代的、无监督的聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇由一个质心（centroid）来代表。算法的步骤如下：

1. 随机选择K个质心作为初始值。
2. 将每个案例分配到与其最近的质心所代表的簇。
3. 更新每个簇的质心为该簇中所有案例的平均值。
4. 重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

在K-means算法中，可以使用欧氏距离来度量案例之间的相似性。对于每个案例，可以计算其与所属簇中所有案例的距离之和，作为该案例与该簇中所有标签之间的总距离。

聚类算法在数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域有广泛的应用。在腾讯云中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcml）来进行聚类分析。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助用户进行数据集的聚类分析，并提供了可视化的结果展示和模型评估功能。