Hausdorff_95用python代码怎么实现

Hausdorff距离是用于比较两个集合之间的相似度的一种方法。它可以用于图像匹配、模式识别等领域。下面是一个简单的Python代码实现Hausdorff距离：

import numpy as np

def hausdorff_95(set1, set2):
    """
    Calculates the 95% Hausdorff distance between two sets.
    """
    # Calculate all distances between the points in the sets
    distances = np.sqrt(((set1[:, None] - set2)**2).sum(axis=2))
    
    # Calculate the 95% Hausdorff distance
    d1 = np.percentile(np.min(distances, axis=0), 95)
    d2 = np.percentile(np.min(distances, axis=1), 95)
    
    return max(d1, d2)

其中，`set1`和`set2`是两个集合，以NumPy数组的形式表示。这个函数首先计算两个集合中所有点之间的距离，然后分别计算第一个集合中每个点到第二个集合的最短距离和第二个集合中每个点到第一个集合的最短距离，并取这两个距离的95%分位数的较大值作为95% Hausdorff距离。