概率密度圖原理:
在數(shù)學中瞎暑，連續(xù)型隨機變量的概率密度函數(shù)是一個描述這個隨機變量的輸出值，在某個確定的取值點附近的可能性的函數(shù)伴箩。
概率密度圖代碼:
我們用核函數(shù)擬合數(shù)據(jù)點,畫出相應(yīng)的核函數(shù)概率密度圖
from sklearn.neighbors.kde import KernelDensity
import numpy as np ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
X=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])
kde=KernelDensity(kernel='gaussian',bandwidth=0.2).fit(X)
kde.score_samples(X)
