请你给我一个核密度估计的代码
时间: 2024-05-09 14:19:35 浏览: 12
以下是一个核密度估计的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
# Generate some data
data = np.random.randn(1000)
# Compute the kernel density estimate
x_vals = np.linspace(-4, 4, 100)
bandwidth = 0.5
kde = np.zeros_like(x_vals)
for i, x in enumerate(x_vals):
kde[i] = np.sum(norm.pdf((x - data) / bandwidth))
# Plot the results
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x_vals, kde / np.sum(kde), label='KDE')
ax.hist(data, bins=20, density=True, alpha=0.5, label='Histogram')
ax.legend()
plt.show()
```
本代码使用标准正态分布作为核函数,使用高斯核方法的带宽参数为0.5。可以根据需要修改核函数和带宽参数。
相关问题
我需要一个时空核密度估计的代码
以下是一个简单的时空核密度估计的Python代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KernelDensity
# 生成随机数据
data = np.random.rand(1000, 3)
# 设置核函数和带宽
kernel = 'gaussian'
bandwidth = 0.1
# 设置时间和空间权重
weights = np.ones(len(data))
time_weight = 0.5
space_weight = 0.5
# 计算时间和空间距离
time_distance = np.abs(data[:, 0] - data[:, 0].reshape(-1, 1))
space_distance = np.sqrt(np.sum((data[:, 1:] - data[:, 1:].reshape(-1, 1, 2)) ** 2, axis=2))
# 计算时间和空间权重
time_weight = np.exp(-time_weight * time_distance)
space_weight = np.exp(-space_weight * space_distance)
# 计算总权重
weights = weights * np.sum(np.multiply(time_weight, space_weight), axis=1)
# 计算核密度估计
kde = KernelDensity(kernel=kernel, bandwidth=bandwidth).fit(data, weights)
# 生成新的数据进行预测
new_data = np.random.rand(10, 3)
log_dens = kde.score_samples(new_data)
```
在这个代码中,我们首先生成了一个随机的三维数据集,然后设置了核函数和带宽。接下来,我们定义了时间和空间权重,并计算了距离。最后,我们计算了总权重并使用带权重的数据拟合核密度估计,并使用新的数据集进行预测。请注意,这只是一个简单的示例代码,您可能需要根据您的数据集进行修改。
请你提供MATLAB做核密度估计代码
以下是MATLAB实现核密度估计的示例代码:
```matlab
% 生成随机样本
x = randn(100,1);
% 设置核函数和带宽参数
kernel = 'normal'; % 核函数类型
h = 0.5; % 带宽参数
% 计算核密度估计值
[f,xi] = ksdensity(x, 'kernel', kernel, 'bandwidth', h);
% 绘制核密度估计图像
plot(xi,f);
xlabel('x');
ylabel('Density');
title('Kernel Density Estimation');
```
其中,`ksdensity`函数用于计算核密度估计,可以通过设置`kernel`和`bandwidth`参数来指定核函数和带宽参数。最终得到的核密度估计值`f`在向量`xi`处进行评估,可以通过`plot`函数将其绘制出来。
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