[Python] KDE图[密度图(Kernel Density Estimate,核密度估计)]介绍和使用场景(案例)
KDE图是什么?核密度估计(KernelDensityEstimate,KDE)是一种非参数统计方法,用于估计未知随机变量的概率分布。它通过在每个数据点附近放置一个核函数,并将这些核函数加总起来,得到对概率分布的估计。KDE的主要思想是通过在每个数据点附近放置一个核函数来估计概率分布。核函数可以是各种形式,常用的有高斯核、均匀核等。核函数在数据点附近产生一个非负的函数值,表示该点附近的概率密度。然