用matlab语言编写Meanshift二维散点聚类算法的累积分布函数

以下是用matlab语言编写Meanshift二维散点聚类算法的累积分布函数的示例代码：

function [pdf, cdf] = meanshift_2d(data, h)

% data: 二维数据，每一行为一个样本
% h: 带宽参数

[n, d] = size(data);
pdf = zeros(n, 1);  % 概率密度函数
cdf = zeros(n, 1);  % 累积分布函数

for i = 1:n
    % 计算每个样本的概率密度函数值
    xi = data(i,:);
    kernel = exp(-0.5 * sum((data - xi).^2, 2) / h^2) / (2 * pi * h^2);
    pdf(i) = mean(kernel);
    
    % 计算累积分布函数值
    cdf(i) = mean(pdf(1:i));
end

end

该函数的输入参数为二维数据和带宽参数，输出为概率密度函数和累积分布函数。对于每个样本，先计算它的概率密度函数值，然后求平均即为该样本的概率密度函数值。再根据概率密度函数值求累积分布函数值。其中，核函数采用高斯核函数，可以根据需要进行修改。