标签： python numpy resampling self-organizing-maps
我有一个N维分布，我已经估计了我作为N维数组存储的Gauissian核密度。我需要执行适合底层分布的2D Kohonen地图。
到目前为止，我在Python中找到的最简单的方法是使用neurolab中的newc模块。
newc
但是，这个模块需要一个云或点，我需要对N维数组进行采样，以恢复与原始密度分布相对应的点。
执行此类抽样的最有效方法是什么？或者，是否有任何Kohonen地图模块可以直接与密度数组一起使用？