| Цитата |
Объясните как добиться того же успеха, используя L2 норму вместо Hausdorff distance?
|
я имелл ввиду что можно вычислить суммму евклидовых расстояний если имеем пары точек, а Hausdorff distance применяется вроде для двух наборов точек, но это в нашем случае не совсем правильно, т.к. предполагается что пары точек мы имеем.
| Цитата |
Так как сказано только, что преобразования нелинейные, очевидно, что существует бесконечное множество преобразований в пространстве которых любая метрика может быть и бесконечно малой, и бесконечно большой. В данной постановке задача не имеет смысла...
|
ну всё же они происходят по каким то законам(это же не просто хаотичный набор данных), просто я их не знаю.
надо наверно как то проанализировать набор семплов которые как бы представляют собой популяцию, вычислить среднюю модель и отталкиваться от неё.
| Цитата |
Если есть эталоны, ну стройте нейронную сеть, пускай вычисляет взаимосвязи и распознавайте точки.
|
эталон я конечно могу сам нарисовать, но его как бы нет, как я говорил выше можно взять среднюю модель по популяции и смотреть отклонение от неё, но возможно так нельзя делать если в популяции сильная вариация и стоит кластеризовать сэмплы на группы и смотреть отклонение от средних моделей кластеров? |
)