标签： python scipy statistics kernel-density
我在Python中使用scipy.stats.gaussian_kde来估计大型3D点云的概率密度函数。数据在度量坐标系中。我已经为这些点生成了核密度估计值。
scipy.stats.gaussian_kde
从视觉上看，当我在3D中绘制数据时，KDE值是我所期望的：在点群集周围找到更高的值等等。但是，我正在努力理解如何自己解释KDE值。当分别使用2D或3D数据时，KDE值是否取决于每单位面积或体积的密度？