只是平均（或汇总，更普遍地汇总）一些标准措施：

如果您仔细观察，python 实现对于其中一些已经是通用的，这意味着您可以将它们直接应用于数据集，而不是单独应用于向量

示例：余弦相似度、欧几里得距离、曼哈顿/城市街区距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基尘埃。对于计算机视觉，相似性度量是：Hausdorff 距离（如果每个集合的每个点都靠近另一个集合的某个点，则认为两个数据向量很接近）、Bhattacharyya 距离（两个概率分布的相似性度量）、Bhattacharyya 系数（两个向量的相对接近度的度量）和马氏距离（巴塔查亚距离的一个特定情况）。