Python 选择带宽&；用于核密度估计的linspace。（为什么我的带宽不工作？）

我一直在关注核密度估计的应用。我的目标是为阵列组创建两个或更多不同的组/群集。以下代码适用于除此阵列之外的阵列组的每个成员：

X = np.array([[77788], [77793],[77798], [77803], [92886], [92891], [92896], [92901]])

因此，我的期望是看到两个不同的集群，例如：

第一组=（[77788]、[77793]、[77798]、[77803]）

第二组=（[92886]、[92891]、[92896]、[92901]）

我有一个动态列表，因此无法为linspace确定值。因为此阵列可能是0到10或100000到2000000。这就是为什么我把数组的最大点和最小点放在邻域空间中

毕竟，即使我尝试了不同的带宽，我也无法获得不同的集群。我的代码如下所示：

a = X.reshape(-1,1)
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=8).fit(a)
s = linspace(min(a),max(a))
e = kde.score_samples(s.reshape(-1,1))
plot(s, e)

s[mi]和s[ma]值为空，这意味着此阵列没有两个不同的群集。在可视化中可以看到，我们至少有一个最小点。为什么无法看到s[mi]输出的此值

我为不同的带宽应用了相同的代码，如下所示，但是，这个集群没有最小值或最大值。你知道我做错了什么吗

bandwidth=0.008

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尝试10000带宽，或者尝试使用启发式方法选择带宽

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为了使您的代码更健壮，还可以按连续的最小值拆分集群。因为你的问题是这里没有一个唯一的最小值，而是一个间隔。

你可以考虑尝试网格搜索：

params = {'bandwidth': np.logspace(-1, 1, 20)}
grid   = GridSearchCV(KernelDensity(), params)
grid.fit(a)

print("best bandwidth: {0}".format(grid.best_estimator_.bandwidth))

kde = grid.best_estimator_

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对不起，我不明白我该怎么做才能使我的代码更加健壮？你能给我举个例子吗@他已经辞职了——一只老鼠

bandwidth = 0.00002

params = {'bandwidth': np.logspace(-1, 1, 20)}
grid   = GridSearchCV(KernelDensity(), params)
grid.fit(a)

print("best bandwidth: {0}".format(grid.best_estimator_.bandwidth))

kde = grid.best_estimator_