如果它的兩個狀態有相同的權重, 那麼該二元變數是對稱的，也就是兩個取值 0或 1 沒有優先權。例如，屬性「性別」就是這樣的乙個例子，它有兩個值：「女性」和「男性」。基於對稱二元變數的相似度稱為恆定的相似度，即當一些或者全部二元變數編碼改變時，計算結果不會發生變化。對恆定的相似度來說，評價兩個物件 i和 j 之間相異度的最著名的係數是簡單匹配係數，其定義如下：
d(i,j) = (r+s) / (q+r+s+t) （8.9 p342 ?）
如果兩個狀態的輸出不是同樣重要，那麼該二元變數是不對稱的。例如乙個疾病檢查的肯定和否定的結果。根據慣例，我們將比較重要的輸出結果，通常也是出現機率較小的結果編碼為 1（例如，hiv陽性），而將另一種結果編碼為 0（例如 hiv陰性）。給定兩個不對稱的二元變數，兩個都取值 1 的情況（正匹配）被認為比兩個都取值 0 的情況（負匹配）更有意義。因此，這樣的二元變數經常被認為好像只有乙個狀態。基於這樣變數的相似度被稱為非恆定的相似度。對非恆定的相似度，最著名的評價係數是 jaccard 係數，在它的計算中，負匹配的數目被認為是不重要的，因此被忽略。
d(i,j) = (r+s) / (q+r+s) （8.10）
當對稱的和非對稱的二元變數出現在同乙個資料集中，在 8.2.4 節中描述的混合變數方法可以
被應用。
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