python 实现多变量核密度评估函数

最新推荐文章于 2024-06-20 17:10:23 发布

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#kernel #distance #python

本文介绍如何使用Python进行多变量核密度估计，通过核方法处理数据分布，理解距离度量在评估中的作用，结合具体代码实例深入探讨核密度估计的实现过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

</pre>问题描述：如果知道一个用户以前经常购物的地点，现在给定一个新的购物地点，如果只考虑距离因素，如何计算用户会选择该购物地点。<p></p><p></p><p>解决该问题可以通过 </p><h1 id="firstHeading" class="firstHeading" lang="en" style="background:none; font-weight:normal; margin:0px 0px 0.25em; overflow:visible; padding:0px; border-bottom:1px solid rgb(170,170,170); font-size:1.8em; line-height:1.3; font-family:"Linux Libertine",Georgia,Times,serif">Multivariate kernel density estimation 方法</h1><div><img src="https://img-blog.youkuaiyun.com/20160924213931658?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="" /></div><div><img src="" alt="" /></div><div><span style="white-space:pre"></span>其中 x 和 xi 都是 地理位置，可以是二维，也可以是三维。其中xi表示已知的购物地理位置，X表示新的购物地理位置，函数计算出来的值就表示新的购物地址对用户的吸引程度。</div><div><span style="white-space:pre"></span&