У меня есть набор данных, в котором перечислены средние температуры за 12 месяцев для городов, например (в градусах Фаренгейта)
{"Paris" : [45,47,54,60,67,73,77,77,70,61,51,46] },
{"London" : [48,49,53,58,65,70,74,73,67,60,53,48] },
{"Istanbul" : [48,49,53,62,71,79,83,83,77,68,59,51] },
..
Моя цель - для любого конкретного города найти верхние N ближайших эквивалентов (возможно, кандидаты должныбыть сделанным нелокальным для лучших результатов, как в Lat / Lon + 1 далеко, но это может быть изменено позже).
"Лучшие N Эквиваленты" определены как:
1) Год-Round - минимальное месячное отклонение от источника за все 12 месяцев
2) Seasonal - минимальное месячное отклонение от источника по месяцам (4-6) (весна), (7-9) (Лето), (10-12) (Осень), (1-3) (Зима).
Другими словами, цель этого алгоритма - выявить, какие межконтинентальные города имеют климатическое сходство.
Математика - не моя сильная сторона;это проблема оптимизации графиков или среднеквадратичная оптимизация?Я могу найти все месячные различия для каждого города, но что мне тогда делать?