커널 밀도 추정 Kernel Density Estimation (KDE)

커널 밀도 추정

Kernel Kensity Esimation (KDE)

 

커널함수 (kernel function)

밀도추정 (density estimation)

 

밀도 추정 (Density Estimation)

데이터를 확인할 때, 어떤 변수가 가지고 있는 본질적인 특성 파악이 필요하다.

가지고 있는 데이터들의 분포로부터 해당 변수 분포 특성을 추정 하는 것이 밀도 추정이다.

 

파악하려는 변수가 어떤 값의 분포 특성을 갖는지 파악할 수 있다.

변수가 가질 수 있는 값 및 그 값을 가질 가능성의 정도를 추정하는 것이 밀도 추정이다.

 

 

(수학적) 밀도 = mass/volume

(통계적) 밀도 = 확률 밀도 함수 (probability density function)

 

 

변수 X의 확률밀도함수 f(X) 그림

 

f(a)는 x=a에서 확률 밀도(probability density)

즉, 변수 x가 a라는 값을 가질 상대적인 가능성 (relative likelihood)