核密度法是那一门学科

核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一门统计学方法，主要用于估计随机变量的概率密度函数。它主要应用于概率论、统计推断以及数据可视化等领域。KDE通过将数据点视为来自连续分布的样本，并使用核函数对数据点进行加权平均，构建出一个连续的密度估计曲线，从而描绘出数据集的概率分布情况。这种方法在数据分析中常用于探索性和描述性分析，特别是在没有明确概率模型或当概率模型复杂难以解析时。