数据类型与度量方法：相似度、相异度、余弦相似度、邻近度等

不同的数据类型采用不同的度量方法来衡量它们之间的相似度或相异度。以下是常见数据类型和对应的度量方法：

1. 文档数据：常用的度量方法是'余弦相似度'，将文档表示为向量，通过计算向量之间的夹角来衡量它们的相似度。

2. 分类数据：常用的度量方法是'相异度'，通过计算不同类别之间的差异程度来衡量它们的相异度。

3. 数值型数据：常用的度量方法包括'欧氏距离'、'曼哈顿距离'、'切比雪夫距离'等，这些距离度量方法可以衡量数值型数据之间的相似度或相异度。

4. 时间序列数据：常用的度量方法包括'动态时间规整' (DTW)、'相位相关' (PACF) 等，这些方法可以衡量时间序列数据之间的相似度。

5. 图像数据：常用的度量方法包括'结构相似度' (SSIM)、'峰值信噪比' (PSNR) 等，这些方法可以衡量图像数据之间的相似度或相异度。

总之，不同的数据类型需要采用不同的度量方法来衡量它们之间的相似度或相异度。