如何分块计算相似度：将数据分成多个块，分块计算相似度，然后合并结果。

分块计算相似度的方法可以通过以下步骤实现：

1. 将原始数据分成多个块，每个块包含一部分数据。

2. 对于每个块，计算其相似度矩阵，得到一个子矩阵。

3. 将所有子矩阵合并起来，得到完整的相似度矩阵。

具体实现可以采用以下代码：

import numpy as np

# 假设原始数据为二维数组data，分成块的大小为block_size
block_size = 1000
n = data.shape[0] // block_size + 1
similarity_matrix = np.zeros((n * block_size, n * block_size))

# 分块计算相似度
for i in range(n):
    for j in range(n):
        # 获取当前块的数据
        block1 = data[i * block_size : (i+1) * block_size]
        block2 = data[j * block_size : (j+1) * block_size]
        # 计算相似度矩阵
        similarity = compute_similarity(block1, block2)
        # 将子矩阵插入到完整相似度矩阵中
        similarity_matrix[i * block_size : (i+1) * block_size, j * block_size : (j+1) * block_size] = similarity

# 最终的相似度矩阵为所有子矩阵的拼接

上述代码中，`compute_similarity()` 函数用于计算两个块的相似度矩阵，可以根据具体的相似度算法进行实现。最终得到的 `similarity_matrix` 为所有子矩阵的拼接，即完整的相似度矩阵。