カーネル密度推定とは｜密度計算・カーネル関数

8月 1, 2014 3月 25, 2021

こんにちは、インフォマティクスの空間情報クラブ編集部です。

今回はカーネル密度推定についてご紹介します。

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カーネル密度推定とは

カーネル密度推定は、有限の標本点から全体の分布を推定する手法の1つです。

ある分布の密度関数を推定したい場合は、正規分布、指数分布、ガンマ分布などのようなパラメトリックモデルを想定した手法が使われます。

分布をパラメトリックモデルで記述できない場合はノンパラメトリック推定という手法が使われ、カーネル密度推定はその手法の代表例です。

例えば、手元に犯罪の発生地点を表すポイントデータがあったとします。

そのポイントデータをサンプルデータとして、ポイントのない地点の犯罪発生率を補完して推定したいような場合にカーネル密度推定を使います。

下図は、7点を元にカーネル密度推定を行った例です。

左側は、2次元の地図上にポイントを配置したものです。

右側は、そのポイントを元にカーネル密度推定を行い、その値を3次元で表現したものです。点が集まっている部分は確率が高いと推定されます。

下記右図の結果を見ると、互いの点が近い場合は推定結果の値がつながっていたり高さが強調されていたりしますが、他の地点から離れた位置にある点は他の点に対してほとんど影響を与えてないことがわかります。

このようにカーネル密度推定を3次元で表わすと、推定結果を視覚的にわかりやすく表現できます。

カーネル密度を計算する場合は、以下の項目を定義する必要があります。

カーネル密度推定に使用するカーネル関数には「正規分布（ガウス分布）」「均等化」「三角化」をはじめ、さまざまな種類があります。

バンド幅とは、各標本が影響を及ぼす範囲を指定するものです。

バンド幅が小さすぎるといびつな結果になり、大きすぎると分析できないくらい滑らかな結果になります。

以下はバンド幅が小さすぎた例です。

カーネル密度の計算方法として、「正規分布」関数を使った例をご紹介します。

下図は、緑のグラフが各標本のカーネル関数に正規分布を使用したものです。

使用する関数やバンド幅を定義したのち、各標本点の密度分布を計算し、最後に値を足すことでカーネル密度推定を行うことができます。

赤いグラフがカーネル密度推定の結果です。

カーネル密度推定では、分析対象の特性に合わせて適切なカーネル関数やバンド幅を選択することが重要です。

GISソフト「SIS」にはあらかじめ多数のカーネル関数が用意されているので、必要に応じた関数を選ぶことができます。

カーネル密度推定を使って色分け・3次元表示などさまざまな表現を行うことで、思いがけない知見が得られるかもしれません。

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