your vector is a: then simply
a %*% t(a)  

You can get cosine similarity based on this.

vector 格式一列数据，转化成 data.frame 格式，再用 dist 函数，即可！！如下所示：
x<-seq(1,10,by=1)
x
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
x<-data.frame(x=x)
str(x)
'data.frame':   10 obs. of  1 variable:
$ x: num  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
y<-dist(x)
str(y)
Class 'dist'  atomic [1:45] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 ...
  ..- attr(*, "Size")= int 10
  ..- attr(*, "Diag")= logi FALSE
  ..- attr(*, "Upper")= logi FALSE
  ..- attr(*, "method")= chr "euclidean"
  ..- attr(*, "call")= language dist(x = x)

dist(x)
   1 2 3 4 5 6 7 8 9
2  1               
3  2 1              
4  3 2 1            
5  4 3 2 1         
6  5 4 3 2 1        
7  6 5 4 3 2 1      
8  7 6 5 4 3 2 1   
9  8 7 6 5 4 3 2 1  
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

多谢二位，对于数值型可以，dist返回的是矩阵。但是对于字符型的数据该如何解决？
比如我有中文字符属性，可以用字符串相似度求两个字符串的相似度。而对于很多数据，如何形成字符串两两比较的结果？