塔科夫密位跟距离是两个非常常见的概念，在机器学习和模式识别等领域经常用到。塔科夫密位是指两个序列之间的相似度，可以通过计算它们之间的编辑距离来得到。

距离是指两个对象之间的差异程度，可以通过多种方式来计算，如欧几里得距离、曼哈顿距离等等。在计算塔科夫密位距离时，需要先将两个序列对齐，再计算它们之间的距离。而距离的计算方式则根据具体问题而定，可以根据数据的特点和分布选择适合的距离计算方法。