Mahout 基于推荐系统，分类，聚类算法 等经常用到的相似度度量：
PearsonCorrelationSimilarity 皮尔森距离
EuclideanDistanceSimilarity 欧几里德距离
CosineMeasureSimilarity 余弦距离（0.7变成了UncenteredCosineSimilarity）
SpearmanCorrelationSimilarity 斯皮尔曼等级相关， 排序后的皮尔森距离
TanimotoCoefficientSimilarity 谷本相关系数， 基于boolean preference
LogLikelihoodSimilarity 最大似然估计 最大似然估计,也称为最大概似估计,是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。 一般好于TanimotoCoefficientSimilarity
CityBlockSimilarity 基于曼哈顿距离
参考链接：mahout 推荐算法基础
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Mahout 常用相似度度量（笔记）,布布扣,bubuko.com
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