[機統] 兩筆二維資料相似程度
請問一下，兩坨二維資料集A,B
A = {(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)}
B = {(c_1,d_1),(c_2,d_2),...,(c_n,d_n)}
若已知平均數 m_x=m_c ,m_y=m_d
變異數 s_x=s_c_,s_y=s_d
共變異數 s_(xy)=s_(cd)
(或是再加入一些條件，例如限制最大區域)
則A,B這兩個資料集會"很像"嗎
目前我自己沒有確切敘述去刻劃"很像"，不過其他替代方案，比如KL-散度(看密度)
但我想要的"很像"比較像是【兩者同時都會是由左下到右上的斜線 or 同為很散佈的圓】
這種幾何圖形與分布上的很像
不是統計出身，沒啥sense QQ
目前有三個猜測：
(1) 很難刻劃【兩者同時是某個圖形散佈】的數學定義
(2) 存在A,B滿足那些統計量都一樣，但是分布截然不同
(3) 即便有若【A,B滿足那些統計量都一樣】 則 【兩者同時是某個圖形散佈】
但是以電腦訓練的角度而言，很難讓程式自己把B的統計量修成跟A一樣
(造machine learning 造 loss function)
請指教，謝謝！
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