比较两个数据集的过程

Question

我当时有两个数据集(以向量的形式),我将它们绘制在同一个轴上以查看它们之间的相互关系,我特别注意并查找两个图形具有相似形状的位置(即两者在大致相同的间隔看似正/负梯度).例:

到目前为止,我一直在以图形方式处理数据,但是我意识到,由于每次我想检查两组如何以图形方式关联时数据量是如此之大,因此需要花费太多时间.

是否有任何想法,脚本或功能可能有用,以便在某种程度上自动化这个过程？

Answer 1

您必须考虑的第一件事是您希望应用于建立相似性的标准的性质.测量相似性的方法有很多种,你可以更准确地描述你想要的"类似"在你的问题中的意思,无论编程语言如何,最容易实现它.

话虽如此,这里有一些你可以看到的东西:

• 两个数据集的相关性
• 数据集导数的差异(但我认为它不够强大)
• @thron三人提到的光谱分析
• 等......

了解数据集的来源及其可变性也可以帮助制定足够强大的算法.