是一种机器学习任务，它根据对象的相似性将对象进行分类。相似性分类通常使用聚类算法来实现，例如K-means、DBSCAN等。在相似性分类中，相似性的度量一般采用距离函数，例如欧几里得距离、曼哈顿距离等。通过相似性分类，我们可以将相似的对象分为一类，不相似的对象分为不同的类别。
相似三角形：三角分别相等，三边成比例的两个三角形叫做相似三角形(similar triangles)相似三角形是几何中重要的证明模型之一，是全等三角形的推广。全等三角形可以被理解为相似比为1的相似三角形。相似三角形其实是一套定理的集合，它主要描述了在相似三角形是几何中两个三角形中，边、角的关系。
相似多边形：相似的两个多边形称为相似多边形。两个多边形的对应边成比例、对应角相等时，它们相似。两个边数相等的正凸多边形一定相似。两个相似多边形的周长的比等于它们]的相似比，面积的比等于相似比的平方。
矩阵的相似性：在线性代数中，如果存在不可逆的n-by-n矩阵P，则称为类似矩阵A和BB=P-1AP转变A↦P−1AP称为矩阵A的相似变换或共轭。因此，在一般线性群中，相似性等同于共轭性，相似矩阵也称为共轭矩阵；然而，在一般线性群的给定子群H中，共轭的概念可能比相似的概念更具限制性，因为它要求P位于H中
