あなたが探しているものの用語があります：それは「類似性メトリック」または「類似性スコア」と呼ばれます。これは、属性に基づいて、2つのオブジェクトがどれほど類似しているか、または類似しているかを決定する尺度です。

数値のセットの類似性メトリックを計算するために、1つの一般的な方法は、数値の各ペア間の距離を測定する距離メトリックを使用することです。ユークリッド距離、マンハッタンの距離、コサインの類似性など、多くの距離メトリックが選択できます。

たとえば、ユークリッドの距離は、各座標間の2乗の合計の平方根によって与えられる多次元空間の2つのポイント間の直線距離を測定します。最初の例[61、62、59、60、63、62、58]の場合、各数のペア間のユークリッド距離を計算し、類似性スコアを取得するためにそれらを合計することができました。

または、クラスタリングアルゴリズムを使用して、属性に基づいて同様のアイテムをグループ化することもできます。これにより、数字がどれだけうまくクラスター化されているかに基づいて、数字のセットの類似性スコアを提供する可能性があります。

数字のセットの類似性スコアを計算するために使用できる他の多くのアプローチと手法があり、メソッドの選択は分析の特定のコンテキストと目的に依存します。しかし、これがあなたにこの魅力的なトピックをさらに探求する出発点を与えることを願っています！
There is a term for what you're looking for: it's called "similarity metric" or "similarity score". This is a measure that determines how similar or dissimilar two objects are, based on their attributes.

To calculate the similarity metric for a set of numbers, one common method is to use a distance metric, which measures the distance between each pair of numbers. There are many distance metrics to choose from, such as Euclidean distance, Manhattan distance, or cosine similarity, among others.

For instance, Euclidean distance measures the straight-line distance between two points in a multidimensional space, which is given by the square root of the sum of the squared differences between each coordinate. In the case of your first example, [61, 62, 59, 60, 63, 62, 58], we could calculate the Euclidean distance between each pair of numbers, and then sum them up to obtain the similarity score.

Alternatively, you could use clustering algorithms, which group together similar items based on their attributes. This could also give you a similarity score for your set of numbers, based on how well they cluster together.

There are many other approaches and techniques that could be used to calculate the similarity score for a set of numbers, and the choice of method depends on the specific context and purpose of the analysis. But I hope this gives you a starting point to explore this fascinating topic further!