KDE (Kernel Density Estimate) graf je štatistický nástroj, ktorý sa používa na odhadovanie pravdepodobnostného rozdelenia údajov. Tento graf poskytuje vizuálny prehľad o hustote pravdepodobnosti pre kontinuálne dátové rozdelenia, čo umožňuje lepšie pochopenie rozloženia údajov než tradičné histogramy. KDE grafy sa využívajú v rôznych oblastiach ako analýza údajov, strojové učenie, a vizualizácia dát. Ich hlavnou výhodou je hladký a kontinuálny odhad rozdelenia, ktorý poskytuje jasnejší obraz o štruktúre údajov.
Základným krokom pri vytváraní KDE grafu je výber jadra (kernel) a jeho šírky (bandwidth), ktoré ovplyvňujú hladkosť grafu. Najčastejšie používané jadrá sú Gaussovo, Epanechnikovovo a Tophatovo jadro.
Šírka jadra určuje, aký veľký vplyv bude mať každý bod na celkový odhad. Väčšia šírka vedie k hladšiemu, ale menej presnému grafu, zatiaľ čo menšia šírka poskytuje podrobnejší, ale viac "skreslený" obraz.
Vytvorenie KDE grafu zahrňuje niekoľko krokov: získanie údajov, výber jadra a šírky, a nakoniec vizualizácia odhadu hustoty. KDE grafy sú mimoriadne užitočné pri
identifikácii viacerých vrcholov v údajoch, čo môže naznačovať prítomnosť rôznych skupín alebo distribúcií v dátach. V nasledujúcom texte sa podrobne pozrieme na rôzne aspekty KDE grafov vrátane príkladov a aplikácií.
Štítky:
Populárne komentáre
Zatiaľ žiadne komentáre