algorithm - 如何判断2组数据是否相似

Question

我在比较两组数据时遇到了问题。

现在我有 2 组数据，比如说 A 组和 B 组。我要做的是：

1.) 根据集合 A 的数据绘制折线图

2.) 根据集合 B 的数据绘制另一个折线图并将其覆盖在集合 A 的图表上。

我的问题是集合 B 的数据可能比集合 A 的数据大（或小）得多。但是绘制这些图的目的是比较这两个图的模式，这意味着我需要将集合 B 中的每个数据乘以或除以一个因子，比如 N，以便生成的图位于相似的范围内（得到它们覆盖）。我的问题是如何找到这个 N。目前我只是通过这种方式得到这个 N：

1.)求Average A，集合A的最大值和最小值的平均值

2.)求Average B，集合B的最大值和最小值的平均值

3.) B 除以 A 得到 N。

但是我发现这种方式的结果不是很好。有没有更好的算法来比较两组数据并找到这样的 N？

Answer 1

您可以为每组数据创建一条最佳拟合线，然后计算两条线之间的余弦相似度。

这仅在每个数据集都是线性的情况下才有效。

Answer 2

如何通过计算两个数据集的移动平均线来使用中央移动平均线，然后将它们分开。移动平均线基本上平滑了尖峰。