kernel-density - 有没有一种可靠的方法来计算一组轨迹的概率密度函数？

Question

假设我有一个包含 50 个轨迹的输入数据集，每个轨迹由n个点定义：

t1 = [ p1_1, p1_2, ..., p1_n ]
t2 = [ p2_1, p2_2, ..., p2_n ]
...
t50 = [ p50_1, p50_2, ..., p50_n ]

每个点都是二维的：

pi_j = (xi_j, yi_j)

有没有可靠的方法来计算这样一个数据集的概率密度函数？

我知道如何处理点（使用核密度估计），但在这里我必须使用lines。

标签： kernel-densityprobability-density