通过核密度估计实现剩余寿命预测的matlab代码

以下是一个简单的基于核密度估计的剩余寿命预测的 Matlab 代码示例：

% 加载数据
load('data.mat');

% 将数据分成训练集和测试集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(data,1),0.6,0.2,0.2);
trainData = data(trainInd,:);
testData = data(testInd,:);

% 计算训练集的核密度函数
[f,xi] = ksdensity(trainData(:,1));

% 计算每个训练样本的核密度值
trainDensity = ksdensity(trainData(:,1),xi);

% 训练线性回归模型
mdl = fitlm(trainDensity, trainData(:,2));

% 预测测试集中每个样本的剩余寿命
testDensity = ksdensity(testData(:,1),xi);
testLife = predict(mdl, testDensity);

% 显示预测结果
figure;
scatter(testData(:,1),testData(:,2));
hold on;
plot(testData(:,1),testLife,'r');

这段代码首先加载数据，将数据分成训练集和测试集。然后计算训练集的核密度函数，并利用核密度函数计算每个训练样本的核密度值。接着，训练一个线性回归模型，将训练集的核密度值作为自变量，剩余寿命作为因变量。最后，预测测试集中每个样本的剩余寿命，并将预测结果可视化。