擅长:python、mysql、java
<p>您的问题也可能与<a href="https://stackoverflow.com/q/10947366/1622937">this one</a>有关</p>
<p>这是个难题。一种可能的方法是自己实现欧几里得距离,完全放弃<code>scipy</code>,并使用<a href="http://pypy.org/" rel="nofollow noreferrer">pypy</a>的JIT编译器。但很有可能这不会让你感到太多。在</p>
<p>就我个人而言,我建议你用C写这个程序</p>
<p>问题不在于实现,而在于解决问题的方式。通过计算度量空间子集中每对不同点的欧几里得距离,您选择了一种强力方法。这需要计算:</p>
<ul>
<li>假设你有500条曲线,每个曲线有75个点。用蛮力法计算欧几里德距离500*499*75*75=1403437500次。这种方法要花很长时间才能运行也就不足为奇了。在</li>
</ul>
<p>我不是这方面的专家,但我知道Hausdorff距离广泛用于图像处理。我建议你浏览一下有关速度优化算法的文献。起点可以是<a href="https://docs.google.com/viewer?url=http%3A%2F%2Fwww.vldb.org%2Fpvldb%2Fvol4%2Fp506-nutanong.pdf" rel="nofollow noreferrer">this</a>,或者<a href="https://docs.google.com/viewer?url=http%3A%2F%2Fwww.cs.uu.nl%2Fdocs%2Fvakken%2Fgmspr%2FComparing%2520Images%2520Using%2520the%2520Hausdorff%2520Distance2.doc" rel="nofollow noreferrer">this</a>纸张。另外,经常与Hausdorff距离结合使用的是<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Voronoi_diagram" rel="nofollow noreferrer">Voroni diagram</a>。在</p>
<p>我希望这些链接可以帮助你解决这个问题。在</p>