如何解决scipy.stats：高斯核密度估计器中的带宽因子
dist2=np.array([np.random.normal(loc=10,scale=3,size=50000),np.random.normal(loc=5,scale=2,size=50000)])
我计算了协方差矩阵除以带宽因子，因为协方差属性是数据集的协方差矩阵，由计算的带宽（kde.factor）缩放（https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.gaussian_kde.html）
from scipy.stats import kde
# Use a kernel density estimator to produce local-counts in this space,and grid them to plot.
k = kde.gaussian_kde(dist2)
k.covariance/k.factor
对角线元素不是预期的 sigma 的平方。
任何解释将不胜感激。感谢您的帮助。
解决方法
在 scipy.stats.kde.gaussian_kde 中实现了协方差因子，因此 k.covariance / k.factor**2 是 ~ 到 np.cov(dist2)。
点击此处了解详情Getting bandwidth used by SciPy's gaussian_kde function
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
