KDE(核密度函數)和直方圖分析資料的差異? - Cupoy

2019/04/30 下午 04:03

機器學習共學討論版

嘉瑜陳

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ml100-2

kde

ml100-2-d11

想請問關於day11中的 KDE (核密度函數)

和直方圖一同分析相同的資料 能看出何種差異?

雖然這感覺和程式比較無關但還是想知道

KDE在分析何種資料上 效益會高於直方圖呢

回答列表

• 2019/04/30 下午 04:47
  張維元 (WeiYuan)
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  直方圖（Histgram）的 X 軸是離散的區間，他是透過裝箱計數的方式來比較差異，因此圖形可能會受到裝箱的規則產生差異。可以把 KDE 想像成是連續的的 Histogram ，我們也常說 KDE 是一種 histogram 的變形，因為連續所以其圖表示唯一的。

  
  

  以下附一張， Histogram 與 KDE 的比較：

  
  

  

• 2019/04/30 下午 07:44
  Seanyu.TW
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  Hi, 補充一下

  直方圖的優點是畫起來很快，但是它為人詬病的問題是必須切 bins, 而 bins 到底要訂多少，以及假如有極端的 outliers，則整個圖會走樣的非常嚴重；反之，KDE 是將分布估算出來並以密度呈現，優點是畫起來不用擔心到底要定 bin 是多少，缺點當然是它得計算，畫起來相對就會久一些。

• 2019/04/30 下午 07:45
  Seanyu.TW
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  嚴格來說，並沒有說哪個時候效益會讓哪個圖比另一種高。如果讓我選，我可能會選擇畫一個 hist 來確認有沒有非常極端的值，而用抽樣方式來劃一張 KDE 用以觀察分布。