空间核密度估计中的空间静态核密度估计的三维图matlab代码

以下是一个简单的实现空间静态核密度估计的三维图matlab代码：

% 生成数据
data = randn(1000,3);

% 计算核密度估计
[f,xi] = ksdensity(data);

% 绘制三维图
figure;
[x,y,z] = meshgrid(xi,xi,xi);
isosurface(x,y,z,reshape(f,size(x)));
axis tight;
view(3);
grid on;

该代码将生成一个随机的三维数据集，然后使用Matlab的ksdensity函数计算核密度估计。最后，使用isosurface函数绘制三维图形，其中x，y和z是网格的坐标，f是核密度估计的值。

相关问题

空间核密度估计中无条件核密度、空间动态与空间静态核密度的三维图matlab

下面是一个简单的示例代码，用于绘制三维图表演示无条件核密度、空间动态和空间静态核密度的区别：

% 生成随机数据点
data = randn(1000,3);

% 计算无条件核密度估计
[f, xi] = ksdensity(data);

% 计算空间动态核密度估计
fd = ksdensity(data, data, 'function', 'pdf');

% 计算空间静态核密度估计
fs = ksdensity(data, xi, 'function', 'pdf');

% 绘制三维图
figure;
subplot(1,3,1);
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), '.');
title('原始数据');
subplot(1,3,2);
scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), 5, fd);
title('空间动态核密度估计');
subplot(1,3,3);
scatter3(xi(:,1), xi(:,2), xi(:,3), 5, fs);
title('空间静态核密度估计');

这段代码将生成一个三个子图的图形。左边的子图显示原始数据，中间的子图显示空间动态核密度估计，右边的子图显示空间静态核密度估计。在中间和右边的子图中，颜色越深的点表示估计的密度越高。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，您可能需要对数据进行更多的预处理和调整参数才能得到更好的结果。

空间核密度估计中的无条件核密度估计、空间静态核密度估计、空间动态核密度估计的三维图matlab代码

以下是三个方法的代码示例：

1. 无条件核密度估计：

% 生成数据
rng(0,'twister');
n = 200;
x = randn(n,1);
y = randn(n,1);

% 设置核函数和带宽
kernelfun = 'epanechnikov';
bandwidth = 0.3;

% 计算无条件核密度估计
[xgrid,ygrid] = meshgrid(linspace(-3,3));
fhat = ksdensity([x,y],[xgrid(:),ygrid(:)],'Kernel',kernelfun,'Bandwidth',bandwidth);

% 绘制图形
surf(xgrid,ygrid,reshape(fhat,size(xgrid)));
title('无条件核密度估计');

2. 空间静态核密度估计：

% 生成数据
rng(0,'twister');
n = 200;
x = randn(n,1);
y = randn(n,1);
z = randn(n,1);

% 设置核函数和带宽
kernelfun = 'epanechnikov';
bandwidth = [0.3,0.3,0.3];

% 计算空间静态核密度估计
[xgrid,ygrid,zgrid] = meshgrid(linspace(-3,3));
fhat = ksdensity([x,y,z],[xgrid(:),ygrid(:),zgrid(:)],'Kernel',kernelfun,'Bandwidth',bandwidth);

% 绘制图形
isosurface(xgrid,ygrid,zgrid,reshape(fhat,size(xgrid)));
title('空间静态核密度估计');

3. 空间动态核密度估计：

% 生成数据
rng(0,'twister');
n = 200;
x = randn(n,1);
y = randn(n,1);
z = randn(n,1);

% 设置核函数和带宽
kernelfun = 'epanechnikov';
bandwidth = [0.3,0.3,0.3];

% 计算空间动态核密度估计
t = linspace(0,1);
[xgrid,ygrid,zgrid,tgrid] = ndgrid(linspace(-3,3),linspace(-3,3),linspace(-3,3),t);
fhat = ksdensity([x,y,z], [xgrid(:),ygrid(:),zgrid(:),tgrid(:)], 'Kernel', kernelfun, 'Bandwidth', bandwidth);

% 绘制图形
isosurface(xgrid,ygrid,zgrid,tgrid,reshape(fhat,size(xgrid)));
title('空间动态核密度估计');

注意：以上代码示例中的核函数和带宽仅是示例，实际应用中需要根据数据特点进行选择和调整。