对于网站大量用户的聚类，最简单的方法是KMeans，用户访问不同内容的比例相同应该归为一类，这些用户可能访问量有较大差异，但用户的兴趣却相同，所以做了这个距离。

Dbalance=sqrt(∑∣(xi-yi)*(xi'-yi')∣)，xi'=xi/∑∣xi∣，yi'=yi/∑∣yi∣，向量X、Y，各维取值为xi,yi，xi',yi'为向量归一化后的值，用X、Y的差与归一化后的差做向量内积，结果再开方。

只有X、Y方向完全相同时为0，不同时兼顾XY间的距离与XY方向上的偏差。

下图为KMeans聚类结果：

（9-29作废：可用欧氏距离与归一化的欧氏距离的几何平均值代替；分配比例距离效果不错http://blog.sciencenet.cn/blog-867801-724979.html ）