使用parzen窗法对iris数据进行概率密度估计Python

Parzen窗（也称为Parzen-Rosenblatt窗口或核密度估计）是一种非参数统计方法，用于估计连续随机变量的概率密度函数(PDF)。在Python中，可以使用`scipy.stats.gaussian_kde`函数结合Iris数据集（通常包含鸢尾花的测量值）来进行概率密度估计。

首先，你需要导入必要的库并加载Iris数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde

# 加载Iris数据
iris = load_iris()
X = iris.data

接着，你可以选择感兴趣的变量（例如花瓣长度和宽度）并计算它们的概率密度估计：

# 选取两个特征进行估计
variable_1 = X[:, 2]  # 花瓣长度
variable_2 = X[:, 3]  # 花瓣宽度

# 创建二维数据
data = np.vstack([variable_1, variable_2]).T

# 初始化核密度估计器
kde = gaussian_kde(data)

# 计算并绘制概率密度估计
x_grid, y_grid = np.mgrid[variable_1.min():variable_1.max():50j, variable_2.min():variable_2.max():50j]
z = kde.evaluate(np.vstack([x_grid.ravel(), y_grid.ravel()]))

# 然后将结果转化为图像
z.reshape(x_grid.shape)
plt.imshow(z.T, origin='lower', aspect='auto', extent=(variable_1.min(), variable_1.max(), variable_2.min(), variable_2.max()))
plt.title('Probability Density Estimate using Parzen Window')
plt.xlabel('Petal Length (cm)')
plt.ylabel('Petal Width (cm)')
plt.colorbar()
plt.show()

这个例子展示了如何使用Parzen窗法估计Iris数据集中花瓣长度和宽度之间的联合PDF。