有没有一种算法可以检查两个2d数据集的相似度?

时间:2020-02-09 19:33:14

标签: arrays algorithm equality similarity

我需要帮助 首先,我不在意这两个数据集是否相等(A == B),或者是否具有相似的功能,因为它们相似。

我有两个2D数据集(实际上有2个矢量场),一个是“固定的”,另一个是“实验性的”,我想知道如何相等。我的想法是得到一个每点一个数字,该数字表示它们在值范围(0到1,包括小数)中是否相等。那是为了制定一种迭代算法,以找到与固定数据相吻合的最佳实验数据集……但首先我需要找到“ 它们相等多少

就像测量误差以将其最小化

1 个答案:

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如果一个人有|A| = |B|和相同(或接近)的采样点,则可以简单地使用每对|a-b|的标准偏差,其中a \in Ab \in B ,成对。如果您使用Welford's之类的稳定的在线算法,则不需要单独的临时数组(只需在末尾取平方根即可得到标准偏差。)