非参数估计——Parzen窗与k近邻估计

Posted 2021-02-13 alants

? ? ? ?在做分类问题时，有时候需要使用样本的概率密度函数来求其后验概率。但是很多情况下并不知道其概率密度函数的形式（即样本的分布未知），此时就需要对样本进行非参数估计，来求解其概率密度函数。

? ? ? ?求解未知分布样本的概率密度函数的一种方法是：(n)个样本点中，在某点周围取一个区间(R_{n})，计算区间(R_{n})的体积(V_{n})以及落在(R_{n})中的样本的个数(k_{n})，然后就可以求出该点处的概率密度：

[p(oldsymbol{x})=frac{(k_{n}/n)}{V_{n}}quad quad quad(1)]

? ? ? ?Parzen窗方法就是一种非参数估计的方法，它的主要思想是选取一个窗函数(varphi(oldsymbol{u}))，通过该窗函数来统计落在所取区间中的样本个数(k_{n})，然后通过公式(1)得到某个点的概率密度。一种窗函数(varphi(oldsymbol{u}))定义如下：

[varphi(oldsymbol{u})= egin{cases} \ 1 qquad |u_{j}| leq 0.5; qquad j = 1,...,d \\\\ 0 qquad 其它 end{cases}]

其中(d)表示空间的维度。若取区间(R_{n})为一个超立方体，它的边长为(h_{n})，则可以通过如下表达式计算(k_{n})：

[k_{n} = sum _{i=1} ^{n}varphi(frac {oldsymbol{x}- oldsymbol{x_{i}}}{h_{n}})]

因此样本中某点(oldsymbol{x})处的概率密度为：

[p(oldsymbol{x}) = frac{1}{n} sum _{i=1} ^{n} frac{1}{h^d _{n}} varphi(frac {oldsymbol{x}- oldsymbol{x_{i}}}{h_{n}})]

? ? ? ?Parzen窗方法的代码实现如下，其中参数(Data)为样本总体，(X)为需要求概率密度的点坐标，(h)为参数，(d)为样本空间的维度，(f)为窗函数(varphi(oldsymbol{u}))。

def Parzen(Data, X, h, d, f) :
    Prob = []
    n = len(Data)
    for x in X :
        p = 0.0
        for s in Data :
            p += f((s-x)/h)
        Prob.append(p / (n * (h**d)))
    return np.array(Prob) 

如下代码是上述(varphi(oldsymbol{u}))函数的实现，即判断当前样本点是否落在了所取的超立方体空间中：

def cube(u) :
    T = abs(u)
    if all(t <= 0.5 for t in T) :
        return 1
    else :
        return 0

? ? ? ?窗函数(varphi(oldsymbol{u}))的形式可以有很多方式，但必须满足如下的性质，以此保证最终求解的概率密度函数是合理的。

[varphi(oldsymbol{u}) geq 0 quad 以及 quad int varphi(oldsymbol{u})doldsymbol{u} = 1]

例如当样本空间为一维时，我们可以也定义窗函数是一个高斯函数：

[varphi(oldsymbol{u})= frac{1}{sqrt{2 pi}} e^{-u^{2}/2}]

? ? ? ?Parzen窗方法是给定区间的范围(h_{n})，求落在区间的样本点个数(k_{n})，以此估计概率密度。除了Parzen窗方法外，k近邻估计也可以实现对概率密度函数的估计，与Parzen窗方法不同的是，k近邻估计是先给定要取的样本点的个数(k_{n})，然后求点(oldsymbol{x})附近包含(k_{n})个样本的区间的范围(h_{n})，最后通过公式(1)求解概率密度。如下是k近邻估计的实现代码，其中参数(f)为求解两个点直接距离的函数，代码中的get_nindex()函数是求解所有样本中第n小的样本的索引。

def knn(Data, X, kn, d, f) :
    t = kn / len(Data)
    Prob = []
    for x in X :
        dis = []
        for s in Data :
            dis.append(f(x,s))
        index = get_nindex(dis, kn)
        v = (f(x,Data[index]) * 2) ** d
        Prob.append(t/v)
    return np.array(Prob)

? ? ? ? 下图是通过Parzen窗方法和k近邻估计对某个样本（二维正态分布样本随机采样获得）概率密度函数的估计结果。

以上两种非参数估计的Python实现可以在我的GitHub中获取到。

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1.参考文档：

? ? ? ?[1]. 模式分类? ? ? ?? ? ? ?Richard O.Duda 等著? ? ? ?李宏东 等译