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tomcat.xin

铜虫 (小有名气)

[交流] 【求助】这两条曲线间的差别可以用灰色关联度分析来衡量么?(20金币)

如下图有三条曲线
肉眼观察可知c曲线比b曲线更接近a曲线,现在问题是:可以用灰色关联度分析来表示b, c两条曲线和a曲线的接近度么?

灰色关联度分析,我准备这么做可以不?
1.把a曲线作为参考数列,b, c曲线作为比较数列。求出每个x轴的点对应的y(b), y(c) 和y(a)的差的绝对值
2.求关联系数
3.求关联度

这样可以不?



[ Last edited by tomcat.xin on 2010-5-6 at 15:36 ]
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wullww

至尊木虫 (文坛精英)


小木虫(金币+0.5):恭喜抢沙发,给个红包
肉眼观察觉得某某曲线更接近的话,就用两条曲线对应坐标的距离来表示把
2楼2010-04-23 18:01:26
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tomcat.xin

铜虫 (小有名气)

我想要个数学上说的通的,比较严格的方法
3楼2010-04-23 18:06:26
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lizh714285

金虫 (小有名气)

★ ★
Doctorcbw(金币+2):谢谢参与 2010-04-23 19:42
分组,(按a曲线大致走向,在x=-9处,x=-7.5处,x=-6处,x=-5.5处,x=-4处,x=-3.5处,x=-2处等地,将a曲线分割为诺干段,而每段内曲线较为平稳。)

依a曲线的分组中数据个数, 将b、c曲线数据分组(一般,a,b,c三曲线的总的选点一样多,)

分别求各组内的 b与a 和 c与a的均方差。Σ sqrt( ((x-x')^2 +(y-y')^2) /(n-1) )  
式中,x,y为a曲线各点坐标, x'和y' 为b曲线或c曲线的各点坐标 n是本段内的数据个数。  sqrt()  是开方函数.  求和是对组内,从1到n

各段内,均方差小者拟合度较好,均方差大者拟合情况较差。

[ Last edited by lizh714285 on 2010-4-23 at 19:18 ]
4楼2010-04-23 19:13:58
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tomcat.xin

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
Originally posted by lizh714285 at 2010-04-23 19:13:58:
分组,(按a曲线大致走向,在x=-9处,x=-7.5处,x=-6处,x=-5.5处,x=-4处,x=-3.5处,x=-2处等地,将a曲线分割为诺干段,而每段内曲线较为平稳。)

依a曲线的分组中数据个数, 将b、c曲线数据分组(一般,a,b ...

这个方法叫什么名字?
5楼2010-04-23 19:19:50
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tomcat.xin

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
Originally posted by lizh714285 at 2010-04-23 19:13:58:
分组,(按a曲线大致走向,在x=-9处,x=-7.5处,x=-6处,x=-5.5处,x=-4处,x=-3.5处,x=-2处等地,将a曲线分割为诺干段,而每段内曲线较为平稳。)

依a曲线的分组中数据个数, 将b、c曲线数据分组(一般,a,b ...

X轴坐标值可以选成一致的,那么就成了只有Y轴方向上的方差了
另外,这个方法没有把曲线形状的信息包含进去
如果再计算导数的方差的话,可以包含形状信息,但这两个的权重怎么算呢?
6楼2010-04-23 19:29:46
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luomingqi

木虫 (正式写手)


Doctorcbw(金币+1):请详细回答楼主的问题,回答正确多给bb哦!提供学习交流平台! 2010-04-23 21:51
关联度就完全可以解决了
跟踪
7楼2010-04-23 21:11:33
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tomcat.xin

铜虫 (小有名气)

引用回帖:
Originally posted by luomingqi at 2010-04-23 21:11:33:
关联度就完全可以解决了

能说的详细点么?怎么弄,不好意思,我对统计太菜鸟
8楼2010-04-23 21:30:45
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javeey

荣誉版主 (职业作家)

力拔山兮气盖世

优秀版主优秀版主

★ ★ ★ ★ ★ ★
Doctorcbw(金币+2):谢谢回答! 2010-04-23 22:07
bluesine(金币+4):不错@ 2010-04-23 22:08
可以用数值分析来研究,范数为度量两条曲线的距离函数,比较它们范数的大小即可。
如果知道曲线方程,可以通过连续函数的范数来做。有三种范数,无穷范数max|f(x)|, 1-范数s|f(x)|dx, 2-范数(sf^2dx)^(1/2), s表示积分号,区间都是[a,b]。

如果只知道一些点,可以通过离散范数来度量,此时也有三种范数
(1)无穷范数,||y||_(inf)=max|y_i|
(2)1-范数, ||y||_1=E|y_i|
(3) 2-范数, ||y||_2=(E(y_i)^2)^(0.5)
此处E表示求和,inf表示无穷,下划线表示下标,^表示方幂

一般1范数是最好的情况,1范数即为所有点上偏差绝对值的和。此题如a,b,c的数据节点的横坐标x_i的值一样,设a_i,b_i, c_i分别为a,b,c在x_i处的值。将所有的|c_i-a_i|加起来若比|bi-ai|加起来小,即证明了你的结论。
早起的鸟儿有虫吃,早起的虫儿被鸟吃
9楼2010-04-23 22:06:45
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