具体来说，给定如下所示的二维数值数据，显示为线图。图中有峰值，背景为平均移动（带有小幅振动）。我们希望找到一对值（x1, x2），如果这些峰值下降到平均值；或者仅（x1），如果线条没有回到平均值。

有成千上万这样的二维数据。

在不绘图的情况下，找到上述x1和x2的最佳统计或机器学习算法是什么？

回答：

请注意，这不是一个确切的答案。

我真的不知道你想做什么。但我可以给你一个建议。假设图中只有一个峰值，并且你拥有所有二维点数据，即；(X1,Y1)...(Xn,Yn)…

尝试计算相邻点的Y值之间的差异，并在执行Y_n-1 – Y_n时获取最小值（这表示峰值的起点）。同样，获取最大值，这表示峰值下降的点。