Kernel Density Estimation. Parzen Window Asumsi bahwa daerah ℜ yang terdiri dari data dalam kotak dengan sisi ℎ dan berpusat pada Asumsi bahwa daerah.

Presentasi berjudul: "Kernel Density Estimation. Parzen Window Asumsi bahwa daerah ℜ yang terdiri dari data dalam kotak dengan sisi ℎ dan berpusat pada Asumsi bahwa daerah."— Transcript presentasi:

1 Kernel Density Estimation

2 Parzen Window Asumsi bahwa daerah ℜ yang terdiri dari data dalam kotak dengan sisi ℎ dan berpusat pada Asumsi bahwa daerah ℜ yang terdiri dari data dalam kotak dengan sisi ℎ dan berpusat pada

3 Bagaimana cara mengestimasi probabilitas data Bagaimana cara mengestimasi probabilitas data Pendekatan non parametrik Pendekatan non parametrik

4 Untuk menemukan banyaknya data yang berada pada daerah dalam kotak dengan lebih dahulu mendefinisikan kernel function () Untuk menemukan banyaknya data yang berada pada daerah dalam kotak dengan lebih dahulu mendefinisikan kernel function ()

5 Banyaknya data yang ada dalam kotak Banyaknya data yang ada dalam kotak

6 Suatu titik ada didalam kotak atau tidak

7 Estimasi densitasnya

8 Contoh

9 Kernel Density Estimation Definition of KDE Definition of KDE Characteristics Characteristics –Nonparametric technique –Effective multi-modal data representation –Consideration of noise for observed data –Representation of model/state

10 Example

11 Variations Kernel Kernel –Uniform –Gaussian –Epanechnikov –… Bandwidth Bandwidth –Fixed to every data –Variable according to data pattern