Yes, the term you may be looking for is "variance" or "standard deviation." Variance and standard deviation are statistical measures that indicate the dispersion or spread of a set of numbers. A smaller variance or standard deviation implies that the numbers are closer together, whereas a larger one implies the numbers are more spread out.

In your case, you can use standard deviation as a "similarity score." Lower standard deviation means higher similarity, and higher standard deviation means lower similarity.

Here's how to calculate the standard deviation:

1. Calculate the mean (average) of the numbers in the dataset.
2. Subtract the mean from each number and square the result.
3. Calculate the mean of the squared differences.
4. Take the square root of the mean of the squared differences.

Using the two arrays you gave. Here's a step-by-step example of computing the standard deviation:

Let's start with the first array `[61, 62, 59, 60, 63, 62, 58]`:

1. Calculate the mean (average) of the numbers in the dataset.
(61 + 62 + 59 + 60 + 63 + 62 + 58) / 7 = 425 / 7 = 60.714

2. Subtract the mean from each number and square the result.
(61 - 60.714)^2 = 0.085
(62 - 60.714)^2 = 1.647
(59 - 60.714)^2 = 2.947
(60 - 60.714)^2 = 0.510
(63 - 60.714)^2 = 5.247
(62 - 60.714)^2 = 1.647
(58 - 60.714)^2 = 7.347

3. Calculate the mean of the squared differences.
(0.085 + 1.647 + 2.947 + 0.510 + 5.247 + 1.647 + 7.347) / 7 = 18.48 / 7 = 2.640

4. Take the square root of the mean of the squared differences.
sqrt(2.640) = 1.625

The standard deviation for the first array is approximately 1.625.

Now for the second array `[12, 96, 71, 66, 108, 23, 5, 59]`:

1. Calculate the mean (average) of the numbers in the dataset.
(12 + 96 + 71 + 66 + 108 + 23 + 5 + 59) / 8 = 440 / 8 = 55

2. Subtract the mean from each number and square the result.
(12 - 55)^2 = 1849
(96 - 55)^2 = 1681
(71 - 55)^2 = 256
(66 - 55)^2 = 121
(108 - 55)^2 = 2809
(23 - 55)^2 = 1024
(5 - 55)^2 = 2500
(59 - 55)^2 = 16

3. Calculate the mean of the squared differences.
(1849 + 1681 + 256 + 121 + 2809 + 1024 + 2500 + 16) / 8 = 10256 / 8 = 1282

4. Take the square root of the mean of the squared differences.
sqrt(1282) = 35.818

The standard deviation for the second array is approximately 35.818.

So, the standard deviation (similarity score) for the first array is 1.625, and for the second array, it is 35.818. A lower score indicates higher similarity.
ใช่ คำที่คุณอาจค้นหาคือ "ความแปรปรวน" หรือ "ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน" ความแปรปรวนและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นการวัดทางสถิติที่บ่งชี้การกระจายตัวหรือการแพร่กระจายของชุดตัวเลข ความแปรปรวนหรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่น้อยกว่าแสดงว่าตัวเลขอยู่ใกล้กัน ในขณะที่ค่าที่ใหญ่กว่าหมายถึงตัวเลขที่มีการกระจายตัวมากกว่า ในกรณีของคุณ คุณสามารถใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น "คะแนนความคล้ายคลึง" ได้ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ต่ำกว่าหมายถึงความคล้ายคลึงกันที่สูงขึ้น และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่สูงขึ้นหมายถึงความคล้ายคลึงกันที่ลดลง วิธีคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมีดังนี้ 1. คำนวณค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) ของตัวเลขในชุดข้อมูล 2. ลบค่าเฉลี่ยออกจากแต่ละตัวเลขแล้วยกกำลังสองผลลัพธ์ 3. คำนวณค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสอง 4. หารากที่สองของค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสอง ใช้อาร์เรย์สองตัวที่คุณให้มา ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างทีละขั้นตอนของการคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน: เริ่มจากอาร์เรย์แรก `[61, 62, 59, 60, 63, 62, 58]`: 1. คำนวณค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) ของตัวเลขใน ชุดข้อมูล (61 + 62 + 59 + 60 + 63 + 62 + 58) / 7 = 425 / 7 = 60.714 2. ลบค่าเฉลี่ยออกจากแต่ละตัวเลขแล้วยกกำลังสองผลลัพธ์ (61 - 60.714)^2 = 0.085 (62 - 60.714)^2 = 1.647 (59 - 60.714)^2 = 2.947 (60 - 60.714)^2 = 0.510 (63 - 60.714)^2 = 5.247 (62 - 60.714) ^2 = 1.647 (58 - 60.714)^2 = 7.347 3. คำนวณค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสอง (0.085 + 1.647 + 2.947 + 0.510 + 5.247 + 1.647 + 7.347) / 7 = 18.48 / 7 = 2.640 4. หารากที่สองของค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสอง sqrt(2.640) = 1.625 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับอาร์เรย์แรกคือประมาณ 1.625 ตอนนี้สำหรับอาร์เรย์ที่สอง `[12, 96, 71, 66, 108, 23, 5, 59]`: 1. คำนวณค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) ของตัวเลขในชุดข้อมูล (12 + 96 + 71 + 66 + 108 + 23 + 5 + 59) / 8 = 440 / 8 = 55 2. ลบค่าเฉลี่ยออกจากแต่ละตัวเลขแล้วยกกำลังสองผลลัพธ์ (12 - 55)^2 = 1849 (96 - 55)^2 = 1681 (71 - 55)^2 = 256 (66 - 55)^2 = 121 (108 - 55)^2 = 2809 (23 - 55) ^2 = 1,024 (5 - 55)^2 = 2500 (59 - 55)^2 = 16 3. คำนวณค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสอง (1849 + 1681 + 256 + 121 + 2809 + 1024 + 2500 + 16) / 8 = 10256 / 8 = 1282 4. หารากที่สองของค่าเฉลี่ยของผลต่างกำลังสอง sqrt(1282) = 35.818 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับอาร์เรย์ที่สองคือประมาณ 35.818 ดังนั้น ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (คะแนนความคล้ายคลึง) สำหรับอาร์เรย์แรกคือ 1.625 และสำหรับอาร์เรย์ที่สองคือ 35.818 คะแนนที่ต่ำกว่าบ่งบอกถึงความคล้ายคลึงกันที่สูงกว่า
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence