在本教程中，我们将向您展示如何在Javascript中创建交互式内核密度估计并使用Highcharts库绘制结果。
Highcharts是一款纯JavaScript编写的图表库，为你的Web 站、Web应用程序提供直观、交互式图表。当前支持折线、曲线、区域、区域曲线图、柱形图、条形图、饼图、散点图、角度测量图、区域排列图、区域曲线排列图、柱形排列图、极坐标图等几十种图表类型。
Highcharts最新试用版
内核密度估计是一种有用的统计方法，用于估计随机变量分布的总体形状。换句话说，核密度估计（也称为KDE）可帮助我们“平滑”和探索不遵循任何典型概率密度分布（例如正态分布，二项式分布等）的数据。
在本教程中，我们将向您展示如何在Javascript中创建交互式内核密度估计并使用Highcharts库绘制结果。
让我们首先探索KDE图；然后我们将深入研究代码。
下面的演示显示了随机数据集的高斯核密度估计：
此图表帮助我们估计随机数据集的概率分布，并且我们可以看到数据主要集中在图表的开始和结尾。
基本上，对于每个红色数据点，我们用橙色绘制一个高斯核函数，然后将所有核函数求和在一起，以蓝色创建密度估计值（请参见demo）：
顺便说一下，有很多内核函数类型，例如高斯，统一，Epanechnikov等。我们使用的是高斯内核，因为它提供了平滑的模式。 高斯核的数学表示为：
