はい、あなたが探しているかもしれない用語は「分散」または「標準偏差」です。分散と標準偏差は、数値のセットの分散または広がりを示す統計的測定値です。より少ない分散または標準偏差は、数値がより近いことを意味しますが、より大きなものは数値がより広がることを意味します。

あなたの場合、標準偏差を「類似性スコア」として使用できます。標準偏差が低いことは類似性が高いことを意味し、標準偏差が高いと類似性が低くなります。

標準偏差を計算する方法は次のとおりです。

1.データセット内の数値の平均（平均）を計算します。
2.各数値から平均を差し引き、結果を平方にします。
3.二乗違いの平均を計算します。
4.四角の違いの平均の平方根を取得します。

あなたが与えた2つの配列を使用します。標準偏差を計算する段階的な例を次に示します。

最初の配列から始めましょう `[61、62、59、60、63、62、58]`：

1.データセット内の数値の平均（平均）を計算します。
（61 + 62 + 59 + 60 + 63 + 62 + 58） / 7 = 425 /7 = 60.714

2.各数値から平均を差し引き、結果を平方にします。
（61-60.714）^2 = 0.085
（62-60.714）^2 = 1.647
（59-60.714）^2 = 2.947
（60-60.714）^2 = 0.510
（63-60.714）^2 = 5.247
（62-60.714）^2 = 1.647
（58-60.714）^2 = 7.347

3.二乗違いの平均を計算します。
（0.085 + 1.647 + 2.947 + 0.510 + 5.247 + 1.647 + 7.347） / 7 = 18.48 / 7 = 2.640

4.四角の違いの平均の平方根を取得します。
SQRT（2.640）= 1.625

最初の配列の標準偏差は約1.625です。

2番目の配列 `[12、96、71、66、108、23、5、59]`：

1.データセット内の数値の平均（平均）を計算します。
（12 + 96 + 71 + 66 + 108 + 23 + 5 + 59） / 8 = 440 /8 = 55

2.各数値から平均を差し引き、結果を平方にします。
（12-55）^2 = 1849
（96-55）^2 = 1681
（71-55）^2 = 256
（66-55）^2 = 121
（108-55）^2 = 2809
（23-55）^2 = 1024
（5-55）^2 = 2500
（59-55）^2 = 16

3.二乗違いの平均を計算します。
（1849 + 1681 + 256 + 121 + 2809 + 1024 + 2500 + 16） / 8 = 10256 /8 = 1282

4.四角の違いの平均の平方根を取得します。
SQRT（1282）= 35.818

2番目の配列の標準偏差は約35.818です。

したがって、最初の配列の標準偏差（類似性スコア）は1.625であり、2番目の配列の場合、35.818です。スコアが低いと、類似性が高いことが示されます。
Yes, the term you may be looking for is "variance" or "standard deviation." Variance and standard deviation are statistical measures that indicate the dispersion or spread of a set of numbers. A smaller variance or standard deviation implies that the numbers are closer together, whereas a larger one implies the numbers are more spread out.

In your case, you can use standard deviation as a "similarity score." Lower standard deviation means higher similarity, and higher standard deviation means lower similarity.

Here's how to calculate the standard deviation:

1. Calculate the mean (average) of the numbers in the dataset.
2. Subtract the mean from each number and square the result.
3. Calculate the mean of the squared differences.
4. Take the square root of the mean of the squared differences.

Using the two arrays you gave. Here's a step-by-step example of computing the standard deviation:

Let's start with the first array `[61, 62, 59, 60, 63, 62, 58]`:

1. Calculate the mean (average) of the numbers in the dataset.
(61 + 62 + 59 + 60 + 63 + 62 + 58) / 7 = 425 / 7 = 60.714

2. Subtract the mean from each number and square the result.
(61 - 60.714)^2 = 0.085
(62 - 60.714)^2 = 1.647
(59 - 60.714)^2 = 2.947
(60 - 60.714)^2 = 0.510
(63 - 60.714)^2 = 5.247
(62 - 60.714)^2 = 1.647
(58 - 60.714)^2 = 7.347

3. Calculate the mean of the squared differences.
(0.085 + 1.647 + 2.947 + 0.510 + 5.247 + 1.647 + 7.347) / 7 = 18.48 / 7 = 2.640

4. Take the square root of the mean of the squared differences.
sqrt(2.640) = 1.625

The standard deviation for the first array is approximately 1.625.

Now for the second array `[12, 96, 71, 66, 108, 23, 5, 59]`:

1. Calculate the mean (average) of the numbers in the dataset.
(12 + 96 + 71 + 66 + 108 + 23 + 5 + 59) / 8 = 440 / 8 = 55

2. Subtract the mean from each number and square the result.
(12 - 55)^2 = 1849
(96 - 55)^2 = 1681
(71 - 55)^2 = 256
(66 - 55)^2 = 121
(108 - 55)^2 = 2809
(23 - 55)^2 = 1024
(5 - 55)^2 = 2500
(59 - 55)^2 = 16

3. Calculate the mean of the squared differences.
(1849 + 1681 + 256 + 121 + 2809 + 1024 + 2500 + 16) / 8 = 10256 / 8 = 1282

4. Take the square root of the mean of the squared differences.
sqrt(1282) = 35.818

The standard deviation for the second array is approximately 35.818.

So, the standard deviation (similarity score) for the first array is 1.625, and for the second array, it is 35.818. A lower score indicates higher similarity.