用m函数写一个三维kernel核密度分布函数图的代码

以下是使用MATLAB的m函数编写的三维kernel核密度分布函数图的代码：

function kernel_density()

% generate sample data
x = randn(1, 500);
y = randn(1, 500);
z = randn(1, 500);

% define the range of the plot
xmin = min(x); xmax = max(x);
ymin = min(y); ymax = max(y);
zmin = min(z); zmax = max(z);

% set the bandwidth parameter
h = 0.5;

% create a grid of points to evaluate the kernel density
[X, Y, Z] = meshgrid(linspace(xmin, xmax, 100), ...
                     linspace(ymin, ymax, 100), ...
                     linspace(zmin, zmax, 100));

% evaluate the kernel density at each point in the grid
F = zeros(size(X));
for i = 1:length(x)
    F = F + exp(-( (X-x(i)).^2 + (Y-y(i)).^2 + (Z-z(i)).^2 ) / (2*h^2) );
end
F = F / (length(x) * (2*pi)^(3/2) * h^3);

% plot the kernel density estimate
figure;
isosurface(X,Y,Z,F,0.1);
axis equal;
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
title('Kernel Density Estimate');

end

该函数生成一个包含500个三维正态分布随机变量的样本数据，并计算其核密度估计。函数使用高斯核函数计算每个点的核密度，然后将结果绘制为一个等值面图。可以通过调整带宽参数h来控制估计的平滑程度。