相似性度量公式有多種，具體取決於套用場景和數據類型。以下是幾種常見的相似性度量公式：
餘弦相似度（Cosine Similarity）。餘弦相似度用於衡量兩個向量之間的相似性，其公式為 \( \frac{\sum_{i=1}^{n} A_i \times B_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} A_i^2} \times \sqrt{\sum_{i=1}^{n} B_i^2}} \)。
歐幾里得距離（Euclidean Distance）。歐幾里得距離用於衡量兩個向量之間的距離，其公式為 \( \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (A_i - B_i)^2} \)。
曼哈頓距離（Manhattan Distance）。曼哈頓距離用於衡量兩個向量之間的距離，其公式為 \( \sum_{i=1}^{n} |A_i - B_i| \)。
皮爾遜相關係數（Pearson Correlation Coefficient）。皮爾遜相關係數用於衡量兩個向量之間的線性相關性，其公式為 \( \frac{\sum_{i=1}^{n} (A_i - \bar{A})(B_i - \bar{B})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (A_i - \bar{A})^2} \times \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (B_i - \bar{B})^2}} \)。
此外，還有其他一些相似性度量方法，例如中點位置相似度、長度相似度等，這些方法通常用於特定的圖像處理或數據匹配任務。