sfa计算群组前沿和共同前沿的代码

SFA（Stochastic Fractal Analysis）计算群组前沿和共同前沿的代码如下所示：

首先，我们需要计算每个样本的前沿值。群组前沿是通过对每个样本的前沿值进行求平均来计算的。在代码中，我们使用一个循环来遍历每个样本，并计算其前沿值。

其中，X是一个包含样本数据的矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征。N是样本数，M是特征数。

import numpy as np

def calculate_frontier(X):
    N, M = X.shape
    frontiers = np.zeros(N)
    for i in range(N):
        frontiers[i] = np.mean(X[i])
    return frontiers

# 计算群组前沿
group_frontier = calculate_frontier(X)

接下来，我们需要计算共同前沿。共同前沿是通过对每个特征的前沿值进行求平均来计算的。同样地，在代码中，我们使用一个循环来遍历每个特征，并计算其前沿值。

def calculate_common_frontier(X):
    N, M = X.shape
    frontiers = np.zeros(M)
    for j in range(M):
        frontiers[j] = np.mean(X[:, j])
    return frontiers

# 计算共同前沿
common_frontier = calculate_common_frontier(X)

以上是根据给定的样本数据计算群组前沿和共同前沿的代码。代码通过遍历样本和特征，并对其前沿值进行求平均来计算结果。