密度估算是利用機率論的知識來估計未知目標的密度，是一種非參數檢驗方法。
基本介紹
- 中文名：密度估算
- 套用領域：機率統計
- 作用：檢驗機率密度
方法分類,演變,頻寬選擇,
方法分類
1、參數估計方法
簡單來講，即假定樣本集符合某一機率分布，然後根據樣本集擬合該分布中的參數，例如：似然估計，混合高斯等，由於參數估計方法中需要加入主觀的先驗知識，往往很難擬合出與真實分布的模型；
2、非參數估計
和參數估計不同，非參數估計並不加入任何先驗知識，而是根據數據本身的特點、性質來擬合分布，這樣能比參數估計方法得出更好的模型。核密度估計就是非參數估計中的一種，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出，又名Parzen窗（Parzen window）。Ruppert和Cline基於數據集密度函式聚類算法提出修訂的核密度估計方法。
演變
給定一個數據集，需要觀察這些樣本的分布情況，往往我們會採用直方圖的方法來進行直觀的展現。該方法簡單，容易計算，但繪製直方圖時，需要確定bins，如果bins不同，那么最後的直方圖會產生很大的差別。如下面的兩直方圖，右邊比左邊的直方圖多劃分了bins，導致最後的結果有很大的差別，左邊時雙峰的，右邊時單峰的。
除此之外，直方圖還存在一個問題，那就是直方圖展示的分布曲線並不平滑，即在一個bin中的樣本具有相等的機率密度，顯然，這一點往往並不適合。解決這一問題的辦法時增加bins的數量，當bins增到到樣本的最大值時，就能對樣本的每一點都會有一個屬於自己的機率，但同時會帶來其他問題，樣本中沒出現的值的機率為0，機率密度函式不連續，這同樣存在很大的問題。如果我們將這些不連續的區間連續起來，那么這很大程度上便能符合我們的要求，其中一個思想就是對於樣本中的某一點的機率密度，如果能把鄰域的信息利用起來，那么最後的機率密度就會很大程度上改善不連續的問題。
頻寬選擇
在密度函式確定之後，比如上面選擇的高斯核，那么高斯核的方差，也就是h（也叫頻寬，也叫視窗，我們這裡說的鄰域）應該選擇多大呢？不同的頻寬會導致最後的擬合結果差別很大。同時上面也提到過，理論上h->0的，但h太小，鄰域中參與擬合的點就會過少。那么藉助機器學習的理論，我們當然可以使用交叉驗證選擇最好的h。另外，也有一個理論的推導給你選擇h提供一些信息。
在樣本集給定的情況下，我們只能對樣本點的機率密度進行計算，那擬合過後的機率密度應該核計算的值更加接近才好，基於這一點，我們定義一個誤差函式，然後最小化該誤差函式便能為h的選擇提供一個大致的方向。選擇均平方積分誤差函式(mean intergrated squared error)。
