用mathematica实现如下：设计某种判别模型及其算法，将二组数据落在共同覆盖区域内的点拣择出来，即构造各组数据的“子集”（这二个子集覆盖相同的区域，形成已知数据集合的交叠）；在此基础上，计算这三个“子集”数据的统计中心（Mean），并分别绘制这些“子集”数据关于第1个分量的统计直方图（Histogram）

下面是一个示例代码，用于实现上述功能：

1. 生成两组数据 `data1` 和 `data2`，每组数据包含10个二维数据点，取值范围在[0,1]之间。

data1 = RandomReal[{0, 1}, {10, 2}];
data2 = RandomReal[{0, 1}, {10, 2}];

2. 定义一个函数 `find_common_region`，该函数的输入为两组数据 `data1` 和 `data2`，输出为两组数据的共同覆盖区域上的数据点。具体来说，该函数将两组数据点按照第一个分量的大小排序，然后找出两组数据点在第一个分量上的交叉区域。最后从交叉区域中选取那些同时在两组数据点的范围内的数据点。

find_common_region[data1_, data2_] := Module[{min1, max1, min2, max2, common},
  {min1, max1} = {Min[#], Max[#]} & /@ Transpose[data1];
  {min2, max2} = {Min[#], Max[#]} & /@ Transpose[data2];
  common = Select[SortBy[Join[data1, data2], First], 
    min1[[1]] <= #[[1]] <= max1[[1]] && min2[[1]] <= #[[1]] <= max2[[1]] &];
  common
];

3. 使用该函数找出两组数据的共同覆盖区域上的数据点，并分别保存到变量 `common1` 和 `common2` 中。

{common1, common2} = find_common_region[data1, data2];

4. 分别计算两组数据和共同覆盖区域上数据的统计中心，并保存到变量 `mean1`、`mean2` 和 `mean_common` 中。

mean1 = Mean[data1];
mean2 = Mean[data2];
mean_common = Mean[find_common_region[data1, data2]];

5. 绘制三个数据集合关于第一个分量的统计直方图。

Histogram[{data1[[All, 1]], data2[[All, 1]], find_common_region[data1, data2][[All, 1]]}, 
  {"Raw", 10}, 
  ChartLegends -> {"Data 1", "Data 2", "Common Region"}, 
  AxesLabel -> {"First Component", "Frequency"}
]

完整代码如下：

data1 = RandomReal[{0, 1}, {10, 2}];
data2 = RandomReal[{0, 1}, {10, 2}];

find_common_region[data1_, data2_] := Module[{min1, max1, min2, max2, common},
  {min1, max1} = {Min[#], Max[#]} & /@ Transpose[data1];
  {min2, max2} = {Min[#], Max[#]} & /@ Transpose[data2];
  common = Select[SortBy[Join[data1, data2], First], 
    min1[[1]] <= #[[1]] <= max1[[1]] && min2[[1]] <= #[[1]] <= max2[[1]] &];
  common
];

{common1, common2} = find_common_region[data1, data2];
mean1 = Mean[data1];
mean2 = Mean[data2];
mean_common = Mean[find_common_region[data1, data2]];

Histogram[{data1[[All, 1]], data2[[All, 1]], find_common_region[data1, data2][[All, 1]]}, 
  {"Raw", 10}, 
  ChartLegends -> {"Data 1", "Data 2", "Common Region"}, 
  AxesLabel -> {"First Component", "Frequency"}
]