Учтите, что у меня есть несколько векторов (или строк) чисел, которые обычно имеют разную длину, например, x=[1 2 3 4 3 3 3 2 5].
Теперь для нового вектора y Я хочу выяснить, какой из существующих векторов x является наиболее похожим.
Есть идеи?
Полная проблема:
Я хочу предсказать серию времени с некоторыми нейронными сетями. Каждый шаг все сети предсказывают следующую ценность серии. Когда приходит реальное значение, выигрывает сеть, которая сделала лучший прогноз, и я записываю ее номер в вектор X. После того, как я закончу с временной шкалой 1, у меня будет генерироваться вектор X1, и каждый его элемент будет представлять лучший NN.
Теперь рассмотрим, что у меня есть 10 временных рядов, поэтому 10 X векторов. Для новой серии Y я сделаю ту же процедуру. Я хочу определить тип Y, используя его сходство между этим и векторами X. Я думаю, что наиболее важным аспектом является преемственность NN. Мне нужно для вывода что-то вроде числа или процента сходства.
например:
X1 = [1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6]
X2 = [1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6]
Y = [1 1 1 2 2 3 4 5 5 6 6]
Тогда Y больше похож на X1