.. DO NOT EDIT.
.. THIS FILE WAS AUTOMATICALLY GENERATED BY SPHINX-GALLERY.
.. TO MAKE CHANGES, EDIT THE SOURCE PYTHON FILE:
.. "auto_examples/neighbors/plot_digits_kde_sampling.py"
.. LINE NUMBERS ARE GIVEN BELOW.

.. only:: html

    .. note::
        :class: sphx-glr-download-link-note

        :ref:`Go to the end <sphx_glr_download_auto_examples_neighbors_plot_digits_kde_sampling.py>`
        to download the full example code. or to run this example in your browser via JupyterLite or Binder

.. rst-class:: sphx-glr-example-title

.. _sphx_glr_auto_examples_neighbors_plot_digits_kde_sampling.py:


=========================
تقدير كثافة النواة
=========================

يوضح هذا المثال كيفية استخدام تقدير كثافة النواة (KDE)، وهي تقنية قوية لتقدير الكثافة غير المعلمية، لتعلم نموذج توليدي لمجموعة بيانات. مع وجود هذا النموذج التوليدي، يمكن رسم عينات جديدة. وتعكس هذه العينات الجديدة النموذج الأساسي للبيانات.

.. GENERATED FROM PYTHON SOURCE LINES 9-63



.. image-sg:: /auto_examples/neighbors/images/sphx_glr_plot_digits_kde_sampling_001.png
   :alt: اختيار من بيانات الإدخال, الأرقام "الجديدة" المرسومة من نموذج كثافة النواة
   :srcset: /auto_examples/neighbors/images/sphx_glr_plot_digits_kde_sampling_001.png
   :class: sphx-glr-single-img


.. rst-class:: sphx-glr-script-out

 .. code-block:: none

    أفضل عرض نطاق ترددي: 3.79269019073225






|

.. code-block:: Python


    # المؤلفون: مطوري سكايت-ليرن
    # معرف الترخيص: BSD-3-Clause

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    from sklearn.datasets import load_digits
    from sklearn.decomposition import PCA
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
    from sklearn.neighbors import KernelDensity

    # تحميل البيانات
    digits = load_digits()

    # إسقاط البيانات ذات الأبعاد 64 إلى بعد أقل
    pca = PCA(n_components=15, whiten=False)
    data = pca.fit_transform(digits.data)

    # استخدام البحث الشبكي والتحقق المتقاطع لضبط عرض النطاق الترددي
    params = {"bandwidth": np.logspace(-1, 1, 20)}
    grid = GridSearchCV(KernelDensity(), params)
    grid.fit(data)

    print("أفضل عرض نطاق ترددي: {0}".format(grid.best_estimator_.bandwidth))

    # استخدام أفضل مقدر لحساب تقدير كثافة النواة
    kde = grid.best_estimator_

    # أخذ 44 عينة جديدة من البيانات
    new_data = kde.sample(44, random_state=0)
    new_data = pca.inverse_transform(new_data)

    # تحويل البيانات إلى شبكة 4x11
    new_data = new_data.reshape((4, 11, -1))
    real_data = digits.data[:44].reshape((4, 11, -1))

    # رسم الأرقام الحقيقية والأرقام المعاد أخذ عينات منها
    fig, ax = plt.subplots(9, 11, subplot_kw=dict(xticks=[], yticks=[]))
    for j in range(11):
        ax[4, j].set_visible(False)
        for i in range(4):
            im = ax[i, j].imshow(
                real_data[i, j].reshape((8, 8)), cmap=plt.cm.binary, interpolation="nearest"
            )
            im.set_clim(0, 16)
            im = ax[i + 5, j].imshow(
                new_data[i, j].reshape((8, 8)), cmap=plt.cm.binary, interpolation="nearest"
            )
            im.set_clim(0, 16)

    ax[0, 5].set_title("اختيار من بيانات الإدخال")
    ax[5, 5].set_title('الأرقام "الجديدة" المرسومة من نموذج كثافة النواة')

    plt.show()

.. rst-class:: sphx-glr-timing

   **Total running time of the script:** (0 minutes 5.303 seconds)


.. _sphx_glr_download_auto_examples_neighbors_plot_digits_kde_sampling.py:

.. only:: html

  .. container:: sphx-glr-footer sphx-glr-footer-example

    .. container:: binder-badge

      .. image:: images/binder_badge_logo.svg
        :target: https://mybinder.org/v2/gh/scikit-learn/scikit-learn/main?urlpath=lab/tree/notebooks/auto_examples/neighbors/plot_digits_kde_sampling.ipynb
        :alt: Launch binder
        :width: 150 px

    .. container:: lite-badge

      .. image:: images/jupyterlite_badge_logo.svg
        :target: ../../lite/lab/index.html?path=auto_examples/neighbors/plot_digits_kde_sampling.ipynb
        :alt: Launch JupyterLite
        :width: 150 px

    .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-jupyter

      :download:`Download Jupyter notebook: plot_digits_kde_sampling.ipynb <plot_digits_kde_sampling.ipynb>`

    .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-python

      :download:`Download Python source code: plot_digits_kde_sampling.py <plot_digits_kde_sampling.py>`

    .. container:: sphx-glr-download sphx-glr-download-zip

      :download:`Download zipped: plot_digits_kde_sampling.zip <plot_digits_kde_sampling.zip>`


.. include:: plot_digits_kde_sampling.recommendations


.. only:: html

 .. rst-class:: sphx-glr-signature

    `Gallery generated by Sphinx-Gallery <https://sphinx-gallery.github.io>`_