核密度函数（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数统计方法，用于估计随机变量的概率密度分布。简单来说，它可以帮助我们理解数据的分布规律，尤其在处理连续型数据时非常有用。😊

首先，KDE通过选择合适的核函数（如高斯核）和带宽来拟合数据点，生成平滑曲线。这条曲线反映了数据的整体趋势，但需要注意带宽的选择：过小会导致过拟合，过大则可能丢失细节。🔍

那么，如何解读核密度图呢？🌟

1️⃣ 曲线的峰值表示数据集中区域，说明该处样本较多；

2️⃣ 曲线的宽度反映数据的分散程度，越宽代表波动越大；

3️⃣ 若曲线呈现双峰或多峰，则可能存在多个子群体或异常值。

总之，核密度图是一种直观展示数据分布的方式，适合快速了解数据特性。学会看图后，你就能轻松掌握隐藏在数据背后的秘密啦！🤩