最接近匹配(识别)线图的方法或算法

Question

请看图表和数据。什么方法或算法找到最接近的匹配(最大的相似性)之间的地块"px4“和其他图形。如有任何C#库或VF-图识别算法可用于此问题，将不胜感激。

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数据

    enr px1 px2 px3 px4 px5 px6
    1   90  5   15  20  60  10
    2   70  10  20  30  85  15
    3   100 15  15  10  32  18
    4   80  20  8   3   9   44
    5   60  25  3   5   15  12
    6   50  30  12  8   24  16
    7   70  18  28  24  70  25
    8   90  12  32  28  84  22
    9   75  20  12  15  45  16
    10  65  10  20  18  54  25

Answer 1

我不是统计学专家。但是..。我取一个图，比较每个点和另一个点上的等价点之间的差别，每次一个点。我会使用Math.Abs()将这10个差异中的每一个转换为正数，然后使用任何方法(均值、中值等)。你希望，取这10种差异的平均数。我会重复每一个其他情节的比较。大部分的计算都可以在此过程中放弃，您只需要保留每个地块的平均数。最小的平均值可能是最接近匹配的地块。

因为我今天没什么事要做.

Dictionary<string, int[]> plots = new Dictionary<string, int[]>();

plots.Add("px1", new int[] { 90, 70, 100, 80, 60, 50, 70, 90, 75, 65 });
plots.Add("px2", new int[] { 5, 10, 15, 20, 25, 30, 18, 12, 20, 10 });
plots.Add("px3", new int[] { 15, 20, 15, 8, 3, 12, 28, 32, 12, 20 });
plots.Add("px4", new int[] { 20, 30, 10, 3, 5, 8, 24, 28, 15, 18 });
plots.Add("px5", new int[] { 60, 85, 32, 9, 15, 24, 70, 84, 45, 54 });
plots.Add("px6", new int[] { 10, 15, 18, 44, 12, 16, 25, 22, 16, 25 });

string test = "px4";
string winner = string.Empty;
double smallestAverage = double.MaxValue;

foreach (string key in plots.Keys)
{
    if (key == test)
    {
        continue;
    }

    int[] a = plots[test];
    int[] b = plots[key];

    double count = 0;

    for (int point = 0; point <= 9; point++)
    {
        count += Math.Abs(a[point] - b[point]);
    }

    double average = count / 10;

    if (average < smallestAverage)
    {
        smallestAverage = average;
        winner = key;
    }
}

Console.WriteLine("Winner: {0}", winner);

Answer 2

从字面上看，有无数种方法来定义两个图之间的“差异”。

如果你把你的图当作10维向量，你可以用一个向量范数。

如果您想在间隔1，10上将它们视为实值函数，您可以在L^p-空间上使用范数。(虽然这应该涉及到积分，但由于您的函数都是由直线段组成的，所以可以精确地计算这个范数，而不必对积分进行数值逼近。)

实际上，您需要决定如何定义“相似”，然后选择一个您期望的方法。