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比较两个N维数组

pythonarraysnumpyscipyscikit-learn
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我有两组N维数组，需要比较它们并得出一个代表它们“相似度”的值。从统计学角度来看，这是一个双样本拟合优度问题，即假设这两个数组源自同一总体分布。
为了简化起见，可以想象如下所示的2维数组:

enter image description here

我需要提供一个数字来量化它们之间的“相似程度”。是否有一个Python包提供这样的统计测试？我可以使用numpy、scipy、scikit-learn等。请保留HTML标签。

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我找到了一个scipy包，它似乎可以做我需要的事情，但它只适用于1-D数组：scipy.stats.ks_2samp。统计软件R有ks package，其中包括kde.test函数。这个函数可以满足我的需求，但我想要一个python实现。

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需要多么严谨呢？对于一个简单的度量，您可以比较均值和协方差矩阵。 - Joe Kington
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有很多方法可以比较点云。例如，计算平均距离（np.mean()）可以告诉您它们的中心相距多远。计算协方差矩阵行列式（np.cov()）可以描述一个近似椭球体的体积。 - Dietrich
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这样的统计检验比较模糊。请查看http://stats.stackexchange.com。 - embert
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此问题似乎与编程无关，应在统计 SE 上提问。 - Hooked
我在询问一个类似于scipy.stats.ks_2samp或kde.test的统计检验的python实现，适用于多维数据。SE上的人不一定有这个信息。 - Gabriel
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1个回答
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