如何在df中找到组合之间的相似性？

在df中找到组合之间的相似性可以通过以下步骤实现：

1. 计算组合间的相似性指标：常用的相似性指标包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。根据具体情况选择适合的相似性指标。
2. 将组合数据转换成特征向量表示：将组合中的各项指标或属性转换成特征向量的形式，可以使用One-Hot编码、TF-IDF向量化等方法。
3. 计算相似性矩阵：根据选定的相似性指标，计算组合之间的相似性得分，并将结果记录在一个相似性矩阵中。矩阵中的每个元素表示对应组合间的相似性得分。
4. 根据相似性矩阵找到相似组合：根据设定的相似性阈值，可以筛选出相似性得分高于阈值的组合对，即为相似组合。

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