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私は、各数値がセット内の他のすべての数値と比較してどの程度類似しているかを計算する方法を探しています。これが例です：
`[61、62、59、60、63、62、58]`には高い「類似性スコア」があり、「12、96、71、66、108、23、5、59] `低「類似性スコア」。

これの用語はありますか、そしてそれをどのように計算しますか？
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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！