对于非连度（Normalized Compression Distance，NCD）系数，它是一种用于衡量两个数据对象相似性的指标。NCD系数是在信息压缩理论的基础上发展起来的，通过对两个对象进行压缩，然后计算压缩后的大小与各个对象单独进行压缩后的大小之和的比值来衡量相似性。
通过使用NCD系数，我们可以基于数据对象的内容进行相似性度量，而不仅仅是依赖于数据对象的形式或结构。在许多应用中，比如图像、文本和音频等领域，NCD系数都被广泛用于数据挖掘、信息检索和聚类等任务。
计算NCD系数的方法很简单。需要选择一个压缩算法，比如gzip或7zip。分别用该算法对两个数据对象进行压缩，得到压缩后的文件大小。接着，将两个压缩后的文件合并成一个文件，并再次进行压缩，得到整体压缩后的大小。通过计算整体压缩大小与单独压缩大小之比，就可以得到NCD系数。
NCD系数的取值范围在0到1之间。当NCD系数接近于0时，表示两个对象非常相似；而当NCD系数接近于1时，表示两个对象非常不相似。在进行相似性度量时，我们可以根据阈值来判断两个对象是否相似。
由于NCD系数的计算只依赖于数据对象的内容，而不受形式和结构的限制，因此在许多实际应用中都取得了较好的效果。例如，在图像检索任务中，我们可以通过计算NCD系数，将相似的图像进行聚类。在文本分析任务中，我们也可以通过计算NCD系数，将相似的文本进行分类。
NCD系数是一种有效的相似性度量方法，它可以应用于各种领域的数据对象。通过计算NCD系数，我们可以基于内容来衡量数据对象的相似性，为数据挖掘、信息检索和聚类等任务提供了有力的工具。
