Machine learning 在多维度上搜索二进制范围重合

我已经澄清并简化了这个问题：

我有如下数据：

011100111110100111
111111111111110010
111100001111000011

数据流的1D通道。每行表示存在一个1或0的类型。类型往往在流中以块的形式存在。行的垂直顺序无关紧要

我正在寻找维度在两个或多个索引上重合的模式，既在“1”组的开始处，也在所有行/维度上任何“1”组重叠处

如果保持比例，图案可以与附近的相邻索引相抵消

D=尺寸/行 N=流中的索引

（（D1（N）、D25（N+4）、D900（N-1））、（3、67、90、3000））

模式匹配在多个位置发生的示例。N处的尺寸01、指数N+4处的尺寸25、指数N-1处的尺寸900出现在指数3、67、90和3000处

返回的模式：

• 按匹配索引的数量或模式中的维度数量排序
• 至少匹配两个维度，至少匹配两个点

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我该怎么办呢？

据我所知，您可能正在寻找合适的人选。作为起点，我将研究著名的算法，这是在您的示例中检测“1”元素的公共块的最基本技术之一（假设我们可以将每个列解释为一个独立的维度，并且维度之间没有特定的语义/关系，这将修改问题，因为维度的顺序变得有意义）.

hmm，这个问题对我来说不清楚。我读它是因为我有一些困难的无序二进制数据…试着说明你有什么数据（你是如何得到的），最终目标是什么，你尝试了什么，失败的原因…应该清楚得多。我，xhudik。我只是编辑了我的帖子来澄清这个问题。你所说的“维度”到底是什么意思还不太清楚.列的顺序是否相关？如果每列对应一个“维度”，则例如，将第2列与第18列交换不会修改问题？