matlab高斯核密度估计代码
时间: 2024-01-03 21:05:47 浏览: 55
以下是一个使用Matlab进行高斯核密度估计的示例代码:
```matlab
% 生成一些随机数据
data = randn(1000,1);
% 选择带宽参数
h = 1.06*std(data)*length(data)^(-1/5);
% 计算核密度估计
[f,xi] = ksdensity(data,'bandwidth',h);
% 绘制结果
plot(xi,f);
```
在这个示例中,我们首先生成了一个包含1000个随机数的向量。然后,我们选择了带宽参数h,这是高斯核密度估计中的一个重要参数。最后,我们使用ksdensity函数计算核密度估计,并使用plot函数将结果可视化。
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高斯核密度估计matlab代码
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。
高斯核密度估计matlab
在 Matlab 中,可以使用 ksdensity 函数来进行高斯核密度估计。ksdensity 函数需要输入一个数据向量,然后可以指定带宽(bandwidth)参数来控制估计的平滑程度。以下是一个示例代码:
```matlab
% 生成一些随机数据
data = randn(1,1000);
% 进行高斯核密度估计
[f,xi] = ksdensity(data);
% 绘制密度曲线
plot(xi,f);
xlabel('数据值');
ylabel('密度');
title('高斯核密度估计');
```
在上面的示例中,我们生成了一个包含 1000 个随机数的向量,然后使用 ksdensity 函数进行了高斯核密度估计。最后,我们将估计结果绘制成了一条密度曲线。