2.KDE 核密度估计 KDE就是对每个样本点进行处理,得到若干个核函数,再线性叠加且保证最后曲线下的面积为1。比如,有样本点(-2.1 -1.3 -0.4 1.9 5.1 6.2)。 那么,分别将-2.1,-1.3,-0.4,1.9,5.1,6.2的值,与标准差(带宽)为2.25代入,得到6个均值不同,标准差相同的高斯函数,再进行线性叠加。并处理,使面积为1...
-1≤x≤1 加入带宽h后: kh(x)=(h-|x|)/h^2,-h≤x≤h伽马核函数 kxi(x)=[x^(α-1)exp{-xα/xi}]/[(xi/α)^α.Γ(α)]高斯核函数K(x,xc)=exp(-||x-xc||^2/(2*σ)^2)其中。
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