matlab 三维核密度 代码

三维核密度估计是一种用于分析三维数据分布的方法，可以用于数据的预测、风险控制、预期收益等。在Matlab中，可以使用kde3d函数进行三维核密度估计。下面是一个简单的Matlab代码示例：

% 生成三维数据
x = randn(1000,1);
y = randn(1000,1);
z = randn(1000,1);

% 进行三维核密度估计
[f,xi,yi,zi] = kde3d([x,y,z]);

% 绘制三维密度图
isosurface(xi,yi,zi,f,0.5);
axis equal;

在这个示例中，我们首先生成了1000个三维随机数据，然后使用kde3d函数进行三维核密度估计，最后使用isosurface函数绘制了三维密度图。需要注意的是，kde3d函数需要先运行makemex文件，否则会显示缺失bull...的文件。

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matlab 三维核密度图_Matlab自带的彩蛋命令

Matlab自带的彩蛋命令是一个名为"peaks"的函数，它可以生成一个二维高斯分布图，并且可以通过添加第三个维度来生成三维高斯分布图。

以下是一个生成三维高斯分布图的示例代码：

[x,y] = meshgrid(-3:0.1:3);
z = peaks(x,y);
surf(x,y,z);

运行上述代码将生成一个三维高斯分布图，其中x和y轴表示数据的输入，z轴表示数据的输出。你可以根据需要调整x，y和z的范围和步长来得到不同的图形效果。

三维核密度估计matlab代码

以下是三维核密度估计的Matlab代码：

% 生成一个三维数据集
n = 1000;
x = randn(n,1);
y = randn(n,1);
z = randn(n,1);
data = [x,y,z];

% 定义核函数和带宽
kernel = 'gaussian'; % 可选的核函数有：'epanechnikov'、'box'、'triangle'、'epanechnikov'、'normal'、'logistic'、'cosine'、'biweight'、'triweight'
bw = 'normal_reference'; % 可选的带宽有：'silverman'、'scott'、'normal_reference'

% 使用kde函数进行核密度估计
[f,xi] = kde(data,50,kernel,bw);

% 画出等高线图
contour3(xi(:,:,1),xi(:,:,2),xi(:,:,3),f,20);

上述代码中，我们首先生成了一个三维的数据集，然后使用Matlab的`kde`函数进行核密度估计，并得到估计密度值`f`和插值点`xi`。最后使用`contour3`函数画出了等高线图。其中，`50`表示插值点的数量，可以根据需要调整。另外，`kernel`和`bw`参数可以根据具体情况选择不同的核函数和带宽。