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现在我需要判断一个曲线和我的标准曲线的趋势是否大致相同，用什么算法来判断呢？展开阅读全文
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再细化以下：2条曲线A和B均由N个点组成，且x轴等距，怎样判断曲线B和曲线A的相似程度？可否用一个数值来表示，数学知识全还给老师了，大家给点思路，谢谢
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也许可以用标准差的思想吧，两条曲线对应的两点的Y值作为一对求差值，得到一个差值的数据队列，然后用贝塞尔公式求标准差，若标准差很小可以认为相似度高，如果标准差大那么相似度低。
可问题就在于相似还是不相似是一个相对概念，非要说怎样的曲线就是相似，怎样的就不相似，咋用数据来定性捏……
那么就自己再做一条相似的曲线出来，这条曲线应该是自己能接受和原始曲线时相似的极限，把这条曲线的标准差作为衡量标准……
我也就是这么想想，呵呵
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一个比较常用的方法是做相关分析，计算两条曲线之间的相关系数
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贝塞尔公式 做相关分析，计算两条曲线之间的相关系数 怎么做？
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做相关分析，计算两条曲线之间的相关系数 怎么做？
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主要问题在于“相似”不好量化，要看你的具体需要。比如说10个关键点，两条曲线有9个关键点完全重合，剩下一个误差很大，算不算相似？或者两条曲线的10个关键点都不重合，但是误差很小，是不是比前例更相似？
类似2楼说的那样，你可以设定一个误差范围，比如Y轴误差在正负20之内，当然也可以每个点允许的误差范围不一样，然后对给出的曲线按关键点去计算误差，超出误差范围的点越少，误差越小，相似度就越高。
你可以定义一下权值，比如N个关键点，每个点占N%，误差最大允许范围20，那相似度计算公式就可以表达如下：
1 - ABS(Y0 - Ys0)/20*P0 - ABS(Y1 - Ys1)/20*P1 - ...
其中ABS表示绝对值，Y0、Y1... 是给定曲线的关键点Y坐标，Ys0、Ys1... 标准曲线的关键点Y坐标，P0、P1... 是每个关键点误差权值，比如0.1/0.2之类的，可以均分，也可以每个不一样。这样求出的值是一个小于等于1的数字，越接近1相似度越高，数值越小则相似度越低，是可以出现负值的，当然你也可以做一个判断，把负相似度限定为0。
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啊，这个应该是“比如N个关键点，每个点占100/N”。
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比较难，我这标准曲线太多，很多模凌两可的
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你可以针对每个标准曲线计算出一个相似度来，选一个相似度最大的就是最匹配的那条。
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