以下是一个示例解决方案，使用Python中的pandas库来进行数据处理和分组。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'行1': [1, 2, 3, 4, 5],
        '行2': [2, 4, 6, 8, 10],
        '行3': [3, 6, 9, 12, 15],
        '行4': [4, 8, 12, 16, 20],
        '行5': [5, 10, 15, 20, 25]}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算每行之间的相似度
similarities = df.corr()

# 根据相似性对行进行分组
groups = []
for i, row in similarities.iterrows():
    group = [i]
    for j, value in row.iteritems():
        if value > 0.5 and j != i:  # 设置相似性阈值
            group.append(j)
    groups.append(group)

# 打印分组结果
for group in groups:
    print(group)

在这个示例中，首先创建了一个示例数据集，然后使用pandas库将数据集转换为DataFrame对象。接下来，使用DataFrame的corr()函数计算每行之间的相似度，得到一个相似性矩阵。然后，遍历相似性矩阵，根据设定的相似性阈值将相似的行分组。最后，打印分组结果。