是否有一种算法来检查两个2d数据集有多相似?

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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'实验的',我想知道HOW MUCH相等。我的想法是获得一个每点一个数字,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,以找到与固定样本相符的最佳实验数据集……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

arrays algorithm equality similarity
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[如果一个人具有|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。如果您使用稳定的在线算法(例如Welford's),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。)

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