采用高维核函数构建核密度估计的python程序

以下是一个使用高维核函数构建核密度估计的Python程序示例：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

def kde(X, h):
    n, d = X.shape
    kernel = lambda x: np.exp(-0.5 * x**2) / np.sqrt(2*np.pi)
    K = kernel(cdist(X, X) / h)
    return (1 / (n*h**d)) * np.sum(K, axis=0)

# 生成一些样本数据
np.random.seed(123)
X = np.random.randn(100, 2)

# 使用高维核函数构建核密度估计
h = 0.5
density = kde(X, h)

# 打印结果
print(density)

这个程序使用了高斯核函数作为核函数，通过计算样本点间的欧几里得距离来计算核矩阵K。最后，程序返回了每个样本点的核密度估计值。

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高维核函数构建核密度估计的python程序，其中核函数采用高斯函数，数据的维度用d表示，数据的数量用N表示

以下是一个使用高斯核函数构建核密度估计的Python程序示例，其中核函数采用高斯函数，数据的维度用d表示，数据的数量用N表示：

import numpy as np

def kde(X, h):
    n, d = X.shape
    kernel = lambda x: np.exp(-0.5 * x**2) / np.sqrt(2*np.pi)
    K = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        K[i] = np.sum(kernel(np.linalg.norm(X - X[i], axis=1) / h))
    return (1 / (n*h**d)) * np.sum(K)

# 生成一些样本数据
np.random.seed(123)
N = 100
d = 2
X = np.random.randn(N, d)

# 使用高斯核函数构建核密度估计
h = 0.5
density = kde(X, h)

# 打印结果
print(density)

这个程序使用了高斯核函数作为核函数，通过计算样本点间的欧几里得距离来计算核矩阵K。最后，程序返回了所有样本点的核密度估计值的平均值。