Подобие между строками строки

Я добавил бы буфер вокруг первой строки на основе предполагаемой вероятной ошибки и затем определил бы, соответствует ли вторая строка полностью в буфере.

Для определения "того же маршрута" создайте минимальный набор нормализованных векторов тракта, вычислите различия в суммарной мощности и сравните общее количество с качественной мерой.

1. Нормализуйте GPS waypoints на общей длине пути,
2. обойдите векторы путей вместе, создав новый набор векторов тракта для каждого пути, основанного на самом коротком векторе в каждом waypoint,
3. вычислите различия в суммарной мощности между конечными точками каждого вектора в нормализованном взвешивании путей для векторной длины, и
4. сравните с качественной мерой.

Настройтесь питание различий (запустите с, скажем, различий в квадрате), и качественная мера (скажите как процент различий в суммарной мощности), визуально. Этот алгоритм производит непрерывную качественную меру соответствия пути, а также двоичный результат (Действительно ли пути являются тем же?)

Paul Tomblin сказал: Я добавил бы буфер вокруг первой строки на основе предполагаемой вероятной ошибки и затем определил бы, соответствует ли вторая строка полностью в буфере.

Вы могли изменить алгоритм, поскольку нормализованные векторные конечные точки сравнены. Вы могли определить, было ли какое-либо различие в конечной точке выше определенного размера (реализовывающий буферную идею Paul) или возможно, если конечные точки были вне "буфера", используйте тот факт для игнорирования того различия в конечной точке, позволяя сравнение, игнорирующее отклонения от маршрута.

Вы могли идти по каждой точке (Pa) LineString A и измерить расстояние от Pa до ближайшего линейного сегмента LineString B, насчитав каждое из этих расстояний.

Это не быстрый или идеальный метод, но должно смочь дать использованию полезное число и довольно быстро для реализации.

Строки строки запускаются и заканчиваются в подобных точках или являются ими совсем других степеней?

Если Вы полагаете, что однострочная строка последовательность [x, y] точки (или [x, y, z] точки), то Вы могли вычислить подобие между каждой парой строк строки с помощью алгоритма Needleman-Wunsch. Как описано в статье Wikipedia, на которую ссылаются, алгоритм Needleman-Wunsch требует "матрицы подобия", которая определяет расстояние между парой точек. Однако это было бы просто в использовании функция вместо матрицы. В Вашем случае Вы могли просто использовать 2D Евклидову функцию расстояния (или 3D Евклидова функция, если Ваши точки имеют повышение) обеспечить расстояние между каждой парой точек.

Я на самом деле принимаю сторону человека (Aaron F), кто сказал, что Вы могли бы интересоваться проблемой расстояния Левенштейна (и процитировал это). Его ответ, кажется, мне является лучшим до сих пор.

Строго говоря, расстояние Левенштейна (также названный расстоянием редактирования), не измеряет строго познаковое расстояние, но также и позволяет Вам выполнять вставки и удаления. Лучший алгоритм для этой меры по расстоянию может быть вычислен в квадратичное время (довольно медленный, если Ваши строки длинны), но у специалистов в области вычислительной биологии есть довольно хорошая эвристика для этого, которое могло бы представлять интерес для Вас самостоятельно. Проверьте BLAST и FASTA.

В Вашей проблеме кажется, что Вы имеете дело с различиями между строками чисел, и Вы заботитесь о числах. Если Вы даете больше информации, я смог направлять Вас к правильному варианту BLAST/FASTA/etc в Ваших целях. В любом случае Вы могли бы рассмотреть адаптирующийся BLAST и FASTA для Ваших потребностей. Они довольно просты.

1: http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance, http://www.nist.gov/dads/HTML/Levenshtein.html