已經(jīng)有兩條曲線了，現(xiàn)在要判斷這兩條曲線的重合度，相似度，求高手解答，不知matlab里面應(yīng)該用什么函數(shù)？如果曲線可以顯式表示，即可以用y=f（x）的形式表示，則可以用y=Y1（x）-Y2（x）來(lái)測(cè)量。

已經(jīng)有兩條曲線了，現(xiàn)在要判斷這兩條曲線的重合度，相似度，求高手解答，不知matlab里面應(yīng)該用什么函數(shù)？

如果曲線可以顯式表示，即可以用y=f（x）的形式表示，則可以用y=Y1（x）-Y2（x）來(lái)測(cè)量。當(dāng)X的值相同時(shí)，對(duì)應(yīng)于函數(shù)值y的差，為了消除符號(hào)，建議增加一個(gè)距離標(biāo)度，即y的平方=| Y1（X）-Y2（X）|，即殘差平方和。

如何利用Python做人群相似度數(shù)據(jù)分析？

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1. 首先，您需要了解Python語(yǔ)言的整體架構(gòu)和一些基本概念，即Python簡(jiǎn)介。下面是推薦的資料：簡(jiǎn)明的Python教程，非常適合初學(xué)者，概念的講解也簡(jiǎn)單明了。有很多練習(xí)，會(huì)很快提高的。2在基本了解python之后，我們需要學(xué)習(xí)一些用于數(shù)據(jù)分析的工具，即一些基于python的科學(xué)計(jì)算庫(kù)。同意Duke的回答中提到的SciPy系列工具，尤其是numpytoolkit，它可以說是Python中最常用的數(shù)據(jù)分析工具。此外，對(duì)于數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化（即繪圖）是必不可少的。Matplotlib：首選Python繪圖，在Linux下使用非常方便，繪圖非常漂亮。還有一個(gè)名為scikit learn的工具箱：Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)。該工具箱主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析，并附有大量實(shí)例。幾乎所有的數(shù)據(jù)分析方法都可以在相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)中找到，有些程序可以修改。

怎樣進(jìn)行兩條曲線的相似程度分析？

有許多方法，例如corrcoef（Y1，Y2），例如R平方（VAF）：norm（Y1-mean（Y2））^2/norm（Y2-mean（Y2））^2，例如RMS（均方根）：sqrt（sum（（Y1-Y2））。/直線是曲線的一種特殊形式，它將直線與曲線相切的概念擴(kuò)展到曲線與曲線的接觸。

讓曲線C1和C2在P0處相交，分別取C1和C2上的P1和P2，使從這兩點(diǎn)到P0的弧長(zhǎng)為s。如果存在正整數(shù)n，則當(dāng)s接近0時(shí)，P1和P2之間的距離除以s到n次方接近0，但除以s到n次方的距離不接近0接近0，即Lim{s→0}| p1p2 |/s^n＝0

Lim|如果{s→0}| p1p2 |/s^{n1}≠0

那么C1和C2在p0處有n階接觸。如果不是，n=0。

如果兩條曲線的交點(diǎn)P0相切，則n必須大于或等于1。如果兩條曲線的交點(diǎn)P0相似，則n必須大于或等于2。

曲線與其曲率圓之間的接觸等于或大于2階，因此它們?cè)诮佑|點(diǎn)附近是相似的。