คำถามติดแท็ก kde

นี่อาจเป็นคำถามที่ไร้เดียงสา แต่นี่จะไป หากฉันมีชุดข้อมูลเชิงประจักษ์และปรับความหนาแน่นของเคอร์เนลให้เหมาะสมจากนั้นรับค่าเดี่ยวใหม่ซึ่งอาจมาจากกระบวนการเดียวกันซึ่งสร้างชุดข้อมูลดั้งเดิมฉันสามารถกำหนดความน่าจะเป็นที่ค่าใหม่นี้เป็นของชุดได้หรือไม่ / ประมวลผลโดยอ่านค่าออกจากแกน y ที่ค่าใหม่บนแกน x ตัดกันเส้นความหนาแน่นเคอร์เนลและหารด้วยพื้นที่ใต้เส้นความหนาแน่น?

13 kde 

เมื่อแสดงข้อมูลมิติเดียวเป็นเรื่องปกติที่จะใช้เทคนิคการประมาณความหนาแน่นเคอร์เนลเพื่ออธิบายความกว้างของถังขยะที่เลือกอย่างไม่เหมาะสม เมื่อชุดข้อมูลหนึ่งมิติของฉันมีความไม่แน่นอนในการวัดมีวิธีมาตรฐานในการรวมข้อมูลนี้หรือไม่ ตัวอย่างเช่น (และให้อภัยฉันถ้าความเข้าใจของฉันไร้เดียงสา) KDE โน้มน้าวโปรไฟล์เกาส์เซียนด้วยฟังก์ชันเดลต้าของการสังเกต เคอร์เนล Gaussian นี้ใช้ร่วมกันระหว่างแต่ละตำแหน่ง แต่พารามิเตอร์Gaussianอาจมีการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้ตรงกับความไม่แน่นอนของการวัด มีวิธีการมาตรฐานในการดำเนินการนี้หรือไม่? ฉันหวังว่าจะสะท้อนให้เห็นถึงคุณค่าที่ไม่แน่นอนกับเมล็ดที่กว้างσσ\sigma ฉันได้ใช้งานสิ่งนี้ใน Python แต่ฉันไม่รู้วิธีหรือฟังก์ชันมาตรฐานในการทำสิ่งนี้ มีปัญหาใด ๆ ในเทคนิคนี้หรือไม่? ฉันทราบว่ามันให้กราฟที่ดูแปลก ๆ ! ตัวอย่างเช่น ในกรณีนี้ค่าต่ำจะมีความไม่แน่นอนมากขึ้นดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะให้เมล็ดแบนเรียบในขณะที่ KDE มีน้ำหนักเกินค่าต่ำ (และไม่แน่นอน)

12 uncertainty  kde  kernel-smoothing 

ทุกคนสามารถรายงานเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขาด้วยการประมาณความหนาแน่นเคอร์เนลแบบปรับได้หรือไม่? (มีคำพ้องความหมายมากมาย: การปรับตัว | ตัวแปร | ความกว้างของตัวแปร, KDE | ฮิสโตแกรม | เครื่องมือแทรก ... การประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนลตัวแปร บอกว่า "เราเปลี่ยนแปลงความกว้างของเคอร์เนลในพื้นที่ต่าง ๆ ของพื้นที่ตัวอย่างมีสองวิธี ... " จริง ๆ แล้วเพิ่มเติม: เพื่อนบ้านภายในรัศมีบางเพื่อนบ้าน KNN เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (ปกติ K คงที่) ต้นไม้ Kd multigrid ... แน่นอนว่าไม่มีวิธีการเดียวที่สามารถทำทุกอย่างได้ แต่วิธีการปรับตัวนั้นดูน่าสนใจ ดูตัวอย่างภาพที่ดีของตาข่าย 2d การปรับตัวใน วิธีไฟไนต์เอลิเมนต์ ฉันต้องการฟังสิ่งที่ใช้งานได้ / สิ่งที่ใช้ไม่ได้กับข้อมูลจริงโดยเฉพาะ> = 100k จุดข้อมูลกระจัดกระจายใน 2d หรือ 3d เพิ่ม 2 …

12 kde  k-nearest-neighbour 

ฉันมีชุดข้อมูลที่มีศูนย์จำนวนมากที่มีลักษณะดังนี้: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) ฉันต้องการวาดเส้นสำหรับความหนาแน่นของมัน แต่density()ฟังก์ชั่นใช้หน้าต่างย้ายที่คำนวณค่าลบของ x lines(density(x), col = 'grey') มีdensity(... from, to)ข้อโต้แย้ง แต่สิ่งเหล่านี้ดูเหมือนจะตัดทอนการคำนวณเท่านั้นไม่เปลี่ยนหน้าต่างเพื่อให้ความหนาแน่นที่ 0 สอดคล้องกับข้อมูลที่สามารถเห็นได้โดยพล็อตต่อไปนี้: lines(density(x, from = 0), col = 'black') (หากการแก้ไขมีการเปลี่ยนแปลงฉันคาดว่าเส้นสีดำจะมีความหนาแน่นสูงกว่าที่ 0 กว่าเส้นสีเทา) มีทางเลือกอื่นสำหรับฟังก์ชั่นนี้ที่จะช่วยให้การคำนวณความหนาแน่นดีขึ้นที่ศูนย์หรือไม่?

10 r  probability  kde