Contexto
Tengo dos conjuntos de datos que quiero comparar. Cada elemento de datos en ambos conjuntos es un vector que contiene 22 ángulos (todos entre y ). Los ángulos se relacionan con una configuración de pose humana dada, por lo que una pose se define por 22 ángulos conjuntos.π
Lo que finalmente intento hacer es determinar la "cercanía" de los dos conjuntos de datos. Entonces, para cada pose (vector 22D) en un conjunto, quiero encontrar su vecino más cercano en el otro conjunto y crear un diagrama de distancia para cada uno de los pares más cercanos.
Preguntas
- ¿Puedo simplemente usar la distancia euclidiana?
- Para que tenga sentido, supongo que la métrica de distancia debería definirse como: , dondees valor absoluto y mod es módulo. Luego, utilizando las 22 thetas resultantes, puedo realizar el cálculo de distancia euclidiana estándar, .| . . . El | √
- ¿Es esto correcto?
- ¿Sería más útil otra métrica de distancia, como chi-cuadrado, o Bhattacharyya, o alguna otra métrica? Si es así, ¿podría darnos una idea de por qué?