核函数相关

kernel-smooth.regression 核函数概率密度回归

用于画核函数概率密度回归曲线，支持单字段或者双字段。

具体用法见示例：

  1. dv.transform({
  2.   type: 'kernel-smooth.regression',
  3.   fields: ['x', 'y'], // 必填，1 或 2 字段
  4.   method: 'gaussian', // 采用的核函数类型。也可以指定为自定义的函数
  5.   extent: [min(x), max(x)], // 数值范围，默认为 x 字段的数值范围
  6.   bandwidth: 0.4, // 步长，默认采用 silverman 的算法计算
  7.   as: ['x', 'y'], // 结果字段，单字段时，y 为 x 值对应的概率
  8. });

支持的核函数类型：

  • cosine
  • epanechnikov
  • gaussian (default)
  • quartic
  • triangular
  • tricube
  • triweight
  • uniform

kernel-smooth.density 核函数概率密度分布

用于画核函数概率密度分布热力图，双字段。

具体用法见示例：

  1. dv.transform({
  2.   type: 'kernel-smooth.density',
  3.   fields: ['x', 'y'], // 必填
  4.   method: 'gaussian', // 采用的核函数类型。也可以指定为自定义的函数
  5.   extent: [
  6.     [min(x), max(x)],
  7.     [min(y), max(y)],
  8.   ], // 数值范围，默认为 x 以及 y 字段各自的数值范围
  9.   bandwidth: 0.4, // 步长，默认采用 silverman 的算法计算
  10.   as: ['x', 'y'], // 结果字段，单字段时，y 为 x 值对应的概率
  11. });

silverman 提出的 bandwidth 计算算法: paper

支持的核函数类型同上