高斯核密度估计python

高斯核密度估计是一种非参数的概率密度估计方法，可以用于估计数据的概率密度分布。在Python中，可以使用scikit-learn库中的KernelDensity类来实现高斯核密度估计。

以下是一个基本示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KernelDensity

# 生成一些随机样本数据
np.random.seed(0)
sample = np.concatenate((np.random.normal(0, 1, 1000), np.random.normal(5, 0.5, 1000)))

# 创建并拟合高斯核密度估计模型
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.5).fit(sample[:, None])

# 在指定范围内生成概率密度估计值
x = np.linspace(-5, 10, 1000)
log_density = kde.score_samples(x[:, None])
density = np.exp(log_density)

# 绘制概率密度曲线
plt.plot(x, density)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Gaussian Kernel Density Estimation')
plt.show()

这段代码首先生成了一些随机样本数据，然后使用KernelDensity类创建了一个高斯核密度估计模型。接下来，通过调用score_samples方法计算了在指定范围内的概率密度估计值，并使用exp函数将对数概率密度转换为实际概率密度。最后，使用matplotlib库将概率密度曲线绘制出来。

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