三维空间核密度估计中无条件核密度估计、空间动态核密度估计和空间静态核密度估计可实现的matlab代码

时间: 2023-09-28 13:07:31 浏览: 63
以下是三维空间核密度估计中无条件核密度估计、空间动态核密度估计和空间静态核密度估计的Matlab代码示例。 1. 无条件核密度估计 ```matlab % 生成三维正态分布样本 mu = [0 0 0]; sigma = [1 0.5 0;0.5 2 0;0 0 3]; R = chol(sigma); X = repmat(mu,1000,1) + randn(1000,3)*R; % 无条件核密度估计 [f,xi] = ksdensity(X); % 绘制概率密度函数 plot3(X(:,1),X(:,2),X(:,3),'r.','MarkerSize',5) hold on; ksdensity(X); ``` 2. 空间动态核密度估计 ```matlab % 生成三维正态分布样本 mu = [0 0 0]; sigma = [1 0.5 0;0.5 2 0;0 0 3]; R = chol(sigma); X = repmat(mu,1000,1) + randn(1000,3)*R; % 设置参数 n = 50; t = linspace(0,10*pi,n)'; x = [cos(t) sin(t) t/(10*pi)]; dx = [diff(x);x(1,:)-x(end,:)]; % 空间动态核密度估计 f = ksdensity(X,x,'Weights',dx,'Bandwidth',0.5); % 绘制概率密度函数 surf(x(:,1),x(:,2),x(:,3),reshape(f,n,1)); ``` 3. 空间静态核密度估计 ```matlab % 生成三维正态分布样本 mu = [0 0 0]; sigma = [1 0.5 0;0.5 2 0;0 0 3]; R = chol(sigma); X = repmat(mu,1000,1) + randn(1000,3)*R; % 设置参数 n = 50; x = linspace(-5,5,n)'; [X,Y,Z] = meshgrid(x,x,x); X = X(:); Y = Y(:); Z = Z(:); x = [X Y Z]; % 空间静态核密度估计 f = ksdensity(X,x,'Bandwidth',0.5); % 绘制概率密度函数 isosurface(X,Y,Z,reshape(f,n,n,n),0.03); ``` 以上代码仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

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