% 计算无条件核密度估计 [f, xi] = ksdensity([x, y], 'support', [gridx(:), gridy(:)], 'function', 'pdf'); f = reshape(f, length(gridy), length(gridx));代码修改
时间: 2023-12-04 08:05:04 浏览: 21
好的,以下是修改后的代码:
```
% 计算无条件核密度估计
[f, xi] = ksdensity([x, y], 'support', [gridx(:), gridy(:)], 'function', 'pdf');
f = reshape(f, length(gridy), length(gridx));
```
这段代码将输入的数据 `[x, y]` 作为样本数据,通过核密度估计方法计算出在给定网格点上的概率密度值 `f`,并将其 reshape 成二维数组,以便后续绘图使用。其中,`gridx` 和 `gridy` 是用户自定义的网格点坐标。`ksdensity` 函数是 Matlab 中用于计算核密度估计的函数,具体用法可以参考 Matlab 文档。
相关问题
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
以下是空间核密度估计中三种方法的Matlab代码示例:
1. 无条件核密度估计:
```matlab
% 生成数据
x = randn(100, 1);
y = randn(100, 1);
% 设置网格
gridx = linspace(min(x), max(x), 100);
gridy = linspace(min(y), max(y), 100);
[X, Y] = meshgrid(gridx, gridy);
% 计算无条件核密度估计
[f, xi] = ksdensity([x, y], 'support', [gridx(:), gridy(:)], 'function', 'pdf');
f = reshape(f, length(gridy), length(gridx));
% 绘制结果
figure;
contourf(X, Y, f, 'LineStyle', 'none');
colorbar;
```
2. 空间动态核密度估计:
```matlab
% 生成数据
x = randn(100, 1);
y = randn(100, 1);
% 设置网格
gridx = linspace(min(x), max(x), 100);
gridy = linspace(min(y), max(y), 100);
[X, Y] = meshgrid(gridx, gridy);
% 计算距离矩阵
D = pdist2([x, y], [x, y]);
% 计算空间动态核密度估计
h = 0.5; % 带宽参数
f = zeros(length(gridy), length(gridx));
for i = 1:length(x)
K = exp(-D(i, :).^2 / (2 * h^2));
f = f + K' * K;
end
f = f / (length(x) * h^2 * pi);
% 绘制结果
figure;
contourf(X, Y, f, 'LineStyle', 'none');
colorbar;
```
3. 空间静态核密度估计:
```matlab
% 生成数据
x = randn(100, 1);
y = randn(100, 1);
% 设置网格
gridx = linspace(min(x), max(x), 100);
gridy = linspace(min(y), max(y), 100);
[X, Y] = meshgrid(gridx, gridy);
% 计算空间静态核密度估计
h = 0.5; % 带宽参数
f = zeros(length(gridy), length(gridx));
for i = 1:length(x)
Kx = normpdf((X - x(i)) / h);
Ky = normpdf((Y - y(i)) / h);
f = f + Kx' * Ky;
end
f = f / (length(x) * h^2 * pi);
% 绘制结果
figure;
contourf(X, Y, f, 'LineStyle', 'none');
colorbar;
```
无条件核密度估计、空间条件下静态核密度估计和空间条件下动态核密度估计matlab代码详细教程
无条件核密度估计(Unconditional Kernel Density Estimation)的matlab代码:
```matlab
%生成随机数据
data = randn(1000, 1);
%设置核函数和带宽
kernel = 'normal';
bw = 0.1;
%进行无条件核密度估计
[f, xi] = ksdensity(data, 'kernel', kernel, 'bandwidth', bw);
%绘制概率密度函数图像
plot(xi, f);
```
空间条件下静态核密度估计(Spatial Conditional Static Kernel Density Estimation)的matlab代码:
```matlab
%加载数据
load carsmall;
%选择需要分析的变量
x = MPG;
y = Weight;
%设置核函数和带宽
kernel = 'normal';
bw = [1 10];
%进行空间条件下静态核密度估计
[f, xi, yi] = ksdensity([x y], 'kernel', kernel, 'bandwidth', bw);
%绘制二维概率密度函数图像
surf(xi, yi, f);
```
空间条件下动态核密度估计(Spatial Conditional Dynamic Kernel Density Estimation)的matlab代码:
```matlab
%加载数据
load carbig;
%选择需要分析的变量
x = MPG;
y = Weight;
%设置核函数和带宽
kernel = 'normal';
bw = [1 10];
%生成时间向量
t = (1:length(x))';
%进行空间条件下动态核密度估计
[f, xi, yi] = ksdensity([x y t], 'kernel', kernel, 'bandwidth', bw, 'weights', ones(size(x)));
%绘制三维概率密度函数图像
surf(xi, yi, f);
```