核密度估计器的简单抽样方法

机器算法验证 采样 密度函数 克德
2022-03-10 00:54:40

我在 Java 中开发了一个简单的核密度估计器,它基于几十个点(可能多达一百个左右)和一个高斯核函数。该实现在任何时候为我提供了概率分布的 PDF 和 CDF。

我现在想为这个 KDE 实现一个简单的采样方法一个明显的选择当然是从构成 KDE 的一组点中提取,但我希望能够检索与 KDE 中的点略有不同的点。

到目前为止,我还没有找到一种可以轻松实现来解决这个问题的采样技术(不依赖于外部库进行数值积分或复杂计算)。有什么建议吗?我对精度或效率没有特别高的要求,我主要关心的是有一个可以工作且易于实现的采样功能。谢谢!

1个回答

正如 Procrastinator 所提到的,有一种从内核密度估计器中采样的简单方法:

  1. 从一组点中画一个点,...包含在 KDE 中xix1xn
  2. 获得点后,从与该点关联的内核中绘制一个值。在这种情况下,从为中心且方差为(带宽)xiN(xi,h)xih