相似度是用於衡量兩個事物之間相似程度的一種度量。
相似度計算通常涉及對兩個事物特徵之間的距離或相似性度量，如果兩個事物的特徵比較接近，它們的相似度就較高；如果特徵差異較大，相似度則較低。在計算機科學中，相似度計算廣泛應用於數據挖掘、機器學習、圖像處理和自然語言處理等領域。例如，在數值型數據中，常用的相似度計算方法包括歐幾里得距離和曼哈頓距離；對於非數值型數據，如文本或圖像，常用的方法包括餘弦相似度和結構相似度指數(SSIM)等。
此外，相似度不僅取決於數據類型，還受到應用場景和性能要求的影響。在實際應用中，可能會使用稀疏矩陣存儲或近似計算方法來提高計算效率。總之，相似度是衡量事物之間相似程度的重要工具，在不同領域有着廣泛的應用。