在这个问题中，我们需要确定哪个关于“相似度”属性的说法是错误的。 A. “相似度”是一个1-10之间的数字 这个说法是错误的。在通常的图像匹配或识别任务中，“相似度”或“相似度阈值”是一个介于0和1之间的值，其中0表示完全不匹配，1表示完全匹配。没有“相似度”是一个1-10之间的数字这样的标准。 B. “相似度”通常取0.9，表示允许出现一小部分不匹配的情况，只要大体匹配即可 这个说法是正确的，因为当“相似度”阈值设为0.9时，确实意味着系统可以容忍一小部分不匹配，只要大部分匹配即可。 C. “相似度”可以包含小数位，这个数字越接近1，匹配越严格 这个说法也是正确的。因为“相似度”是一个浮点数，它可以包含小数位，并且数值越接近1，意味着匹配的要求越严格。 D. “相似度”是一个0-1之间的数字 这个说法是正确的，如上所述，“相似度”或“相似度阈值”通常是一个0到1之间的数值。 综上所述，说法错误的是A：“相似度”是一个1-10之间的数字。
