相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；如果距离大，那么相似度小。
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本文以欧氏距离为例简单介绍相似度计算过程。
预处理
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数据映射
在实际场景中，往往存在多种数据类型，如文本、区间、数值、码值等，无法直接进行计算，需将其数据映射为数值数据（考虑归一化）。
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特征缩放
在欧氏距离计算中，不同维度量纲不同会导致距离的计算依赖于量纲较大的特征，因此需进行特征缩放，统一量纲。
- 归一化：将一列数据变化到某个固定区间(范围)中，比如映射到一样可以继续映射到其他范围，图像中可能会映射到，其他情况可能映射到；
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- 标准化：将数据变换为均值为0，标准差为1的分布，统一数据标准，提高数据可比性，削弱数据解释性;
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相似度算法
ML中常用的相似度计算法方法包括：
- 欧式距离（Euclidean Distance）
- 余弦相似度（Cosine）
- 皮尔逊相关系数（Pearson）
- 修正余弦相似度（Adjusted Cosine）
- 汉明距离（Hamming Distance）
- 曼哈顿距离（Manhattan Distance）
欧氏距离
两个向量间的距离，取值范围为0至正无穷。如果两个向量间的距离较小，那么向量也更为相似。其计算过程如下：
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参考：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_62b83291010127bf.html
