欧式距离就是两点之间的直线距离，比如量杯量出苹果和橘子的距离；马氏距离则像用尺子量但先校准了尺子，能看出苹果和橘子的大小、形状差异。欧式距离简单但容易出错，比如量错方向；马氏距离准但算起来费劲，需要先知道数据怎么分布。两者都是量相似度，但欧式距离适合数据乱糟糟的情况，马氏距离适合数据排得整整齐齐的时候。

首先欧式距离直接算坐标差平方和开根号，像量绳子一样直接；但数据维度高时容易过拟合，比如量100个维度物品，可能随便量错几个就差得离谱。比如实验室测10个参数的零件，用欧式距离找相似零件，准确率只有70%。而马氏距离要算协方差矩阵，相当于先给数据做健身操调整体型，再量距离。比如金融风控用马氏距离算客户风险，准确率能到90%。但算协方差矩阵要更多时间，10个参数的话计算时间比欧式距离多3倍。所以数据少、维度低用欧式省事，数据多、维度高用马氏准但费时。两者都算相似度，但像量不同形状的物体，得看物体怎么摆放。