请写一段使用K近邻算法法对训练样本估计概率密度的matlab代码
时间: 2024-06-06 12:10:59 浏览: 24
以下是使用K近邻算法法对训练样本估计概率密度的matlab代码示例:
% 假设训练样本为train_data,每个样本有n个特征
% 待估计的测试样本为test_data
K = 5; % K近邻算法中的K值
% 计算测试样本到所有训练样本的距离
dist = pdist2(test_data, train_data);
% 找到距离测试样本最近的K个训练样本
[~, idx] = sort(dist);
k_nearest = train_data(idx(1:K), :);
% 计算K个最近邻样本中每个样本在n个特征上与测试样本的距离
d = pdist2(k_nearest, test_data);
% 计算每个最近邻样本的权重,这里使用反比距离权重
w = 1 ./ d;
% 计算每个最近邻样本的权重和
w_sum = sum(w);
% 计算每个最近邻样本在n个特征上的平均值
mean_values = mean(k_nearest, 1);
% 计算测试样本在n个特征上的概率密度估计值
density_est = (1 / (K * prod(sqrt(2*pi)*std(train_data)))) * w_sum;
% 可以将上述过程封装为一个函数,方便多次调用
相关问题
请写一段使用Parzen窗函数法对训练样本估计概率密度的matlab代码
以下是使用Parzen窗函数法对训练样本估计概率密度的示例代码:
```matlab
% 训练样本
train_samples = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
% 定义窗函数的宽度(带宽)
h = 1;
% 定义窗函数,这里使用高斯窗函数
gaussian = @(x) exp(-0.5*x.^2) / sqrt(2*pi);
% 对每个点进行估计
x = 0:0.1:11;
p = zeros(size(x));
for i = 1:numel(x)
% 计算窗函数中心点对应的概率密度
p_i = gaussian((x(i) - train_samples) / h);
% 对所有窗函数的贡献求和
p(i) = sum(p_i) / (numel(train_samples) * h);
end
% 绘制结果
plot(x, p);
xlabel('x');
ylabel('p(x)');
title('Parzen窗函数法估计概率密度');
```
该代码中,我们使用高斯窗函数作为窗函数,计算每个点对应的概率密度,并将所有窗函数的贡献求和,得到最终的概率密度估计。最后,我们将结果绘制出来,以便直观地观察估计结果。
请写一段使用Parzen窗函数法对训练样本估计概率密度的matlab代码,并带入测试样本进行测试、
以下是使用Parzen窗函数法对训练样本估计概率密度的matlab代码:
```matlab
% 训练样本
train_data = [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5];
train_labels = [1, 1, 0, 0, 0];
% 测试样本
test_data = [2.0, 3.5];
% 参数设置
h = 1; % 窗口大小
% 计算训练样本的概率密度
p1 = 0;
p0 = 0;
for i = 1:length(train_data)
xi = train_data(i);
yi = train_labels(i);
if yi == 1
p1 = p1 + 1/(sqrt(2*pi)*h) * exp(-(test_data - xi)^2/(2*h^2));
else
p0 = p0 + 1/(sqrt(2*pi)*h) * exp(-(test_data - xi)^2/(2*h^2));
end
end
% 输出结果
if p1 > p0
disp('属于类别1');
else
disp('属于类别0');
end
```
上述代码首先定义了训练样本和测试样本,然后设置了窗口大小`h`。接着使用循环遍历训练样本,计算每个样本对测试样本的贡献,并根据样本所属的类别累计概率密度。最后判断测试样本属于哪个类别,并输出结果。