3Dカーネル密度からのポイント値の推定と抽出R

Question

R文書linkの次のコードから、データの元々の点ごとに単一の値（「密度」）を抽出する方法を理解したいと思いますフレーム これは、3D空間の「ポイント」密度を念頭に置いている新しいアプリケーションに新しい列を使用できるようにするためです。

私はこのSOの問題：linkを見ましたが、そのコードは51のレイヤの行列を与えます。そして、代わりに150ポイントの値を取得する方法が固まっています。私の場合は

私が使用しています変量例が心配です：これは素敵なプロットを与えるコード、ある

fhat <- kde(x=iris[,1:3]) 

が、私はそれぞれのための単一の値を取得するために失敗していますアイリスデータで150行/ポイントは、私はあなたがksパッケージからkde()を参照していると仮定しています

library(ks) 
library(MASS) 
data(iris) 

## univariate example 
fhat <- kde(x=iris[,2]) 
plot(fhat, cont=50, col.cont="blue", cont.lwd=2, xlab="Sepal length") 

## bivariate example 
fhat <- kde(x=iris[,2:3]) 
plot(fhat, display="filled.contour2", cont=seq(10,90,by=10)) 
plot(fhat, display="persp", thin=3, border=1, col="white") 

## trivariate example 
fhat <- kde(x=iris[,2:4]) 
plot(fhat, drawpoints=TRUE) 

Answer 1

を設定しますか？

もしそうであれば、推定値を用いて、点のベクトル/行列の濃度を計算する引数eval.pointsを使用：

## univariate example 

library(ks) 

fhat <- kde(x = iris[,2]) 
plot(fhat, cont=50, col.cont="blue", cont.lwd=2, xlab="Sepal length") 

estimate <- kde(iris[,2], eval.points = iris[,2])$estimate 
points(iris[,2], estimate) 

ワークス同様高い入力寸法について。