高斯核密度估计matlab代码
时间: 2023-11-25 14:37:26 浏览: 68
当然,下面是一个使用高斯核密度估计的简单的MATLAB代码示例:
```matlab
% 生成随机样本数据
rng(1); % 设置随机数种子,以保证结果的可重复性
data = [randn(100,1); 5+randn(100,1)]; % 从标准正态分布和均值为5的正态分布中生成200个样本
% 设置估计参数
bandwidth = 0.5; % 高斯核带宽参数
% 生成网格点用于绘制估计曲线
x = linspace(min(data)-2, max(data)+2, 1000);
% 计算每个网格点的核密度估计值
pdf = zeros(size(x));
for i = 1:length(x)
pdf(i) = mean(exp(-(x(i)-data).^2/(2*bandwidth^2)))/(bandwidth*sqrt(2*pi));
end
% 绘制原始数据和估计曲线
figure;
hold on;
histogram(data, 'Normalization', 'pdf'); % 绘制原始数据的直方图
plot(x, pdf, 'r', 'LineWidth', 2); % 绘制估计曲线
legend('原始数据', '高斯核密度估计');
xlabel('数据');
ylabel('概率密度');
```
这段代码中,我们首先生成了一个由随机样本数据组成的向量 `data`,其中前100个样本来自标准正态分布,后100个样本来自均值为5的正态分布。然后,我们设置了高斯核密度估计的参数 `bandwidth`,这是一个控制估计平滑程度的参数。接下来,我们生成了一个网格点向量 `x`,用于绘制估计曲线。最后,我们使用一个循环计算每个网格点处的核密度估计值,并将结果绘制成直方图和估计曲线。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提出。
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