题目
如何从统计意义上判断两个数据集的相似度?
可以想象两组统计数据,不妨假设二维数据,即为平面上两个图形.要衡量这两个图形的相似度的话,不仅要求其中心重合,还要其外形轮廓也大体相似,那么应该用何种量化标准?数据的协方差矩阵可否?
请给出统计意义下的一个大体的量化标准
可以想象两组统计数据,不妨假设二维数据,即为平面上两个图形.要衡量这两个图形的相似度的话,不仅要求其中心重合,还要其外形轮廓也大体相似,那么应该用何种量化标准?数据的协方差矩阵可否?
请给出统计意义下的一个大体的量化标准
提问时间:2021-03-26
答案
事实上用统计来说判断两个数据集的相似度的方法不是很好!以下是我的几点猜想!1:假设把整个数据化成条形统计图!长方形的形状和大小应相似有个前提,就是数据图要比较精确 否则,误差很大!2:我们知道:条形图的长方形...
举一反三
已知函数f(x)=x,g(x)=alnx,a∈R.若曲线y=f(x)与曲线y=g(x)相交,且在交点处有相同的切线,求a的值和该切线方程.
我想写一篇关于奥巴马的演讲的文章,写哪一篇好呢?为什么好
奥巴马演讲不用看稿子.为什么中国领导演讲要看?
想找英语初三上学期的首字母填空练习……
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