无条件核密度估计matlab代码
时间: 2023-09-01 14:11:03 浏览: 64
以下是一个简单的无条件核密度估计的 MATLAB 代码:
```
% 生成数据
data = randn(1, 1000);
% 设定核函数和带宽
kernel = 'gaussian'; % 使用高斯核函数
bandwidth = 1; % 带宽
% 计算密度估计
[f, xi] = ksdensity(data, 'kernel', kernel, 'bandwidth', bandwidth);
% 可视化结果
plot(xi, f);
```
在这个例子中,我们生成了一个包含 1000 个随机数的数据集,然后使用高斯核函数和带宽为 1 的带宽进行密度估计。最后将结果可视化。注意,`ksdensity` 函数是在 MATLAB 的统计工具箱中提供的。如果您没有安装统计工具箱,则无法使用该函数。
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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);
```
三维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
以下是三维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的Matlab代码示例。
1. 无条件核密度估计
```matlab
% 生成三维正态分布样本
mu = [0 0 0];
sigma = [1 0.5 0;0.5 2 0;0 0 3];
R = chol(sigma);
X = repmat(mu,1000,1) + randn(1000,3)*R;
% 无条件核密度估计
[f,xi] = ksdensity(X);
% 绘制概率密度函数
plot3(X(:,1),X(:,2),X(:,3),'r.','MarkerSize',5)
hold on;
ksdensity(X);
```
2. 空间动态核密度估计
```matlab
% 生成三维正态分布样本
mu = [0 0 0];
sigma = [1 0.5 0;0.5 2 0;0 0 3];
R = chol(sigma);
X = repmat(mu,1000,1) + randn(1000,3)*R;
% 设置参数
n = 50;
t = linspace(0,10*pi,n)';
x = [cos(t) sin(t) t/(10*pi)];
dx = [diff(x);x(1,:)-x(end,:)];
% 空间动态核密度估计
f = ksdensity(X,x,'Weights',dx,'Bandwidth',0.5);
% 绘制概率密度函数
surf(x(:,1),x(:,2),x(:,3),reshape(f,n,1));
```
3. 空间静态核密度估计
```matlab
% 生成三维正态分布样本
mu = [0 0 0];
sigma = [1 0.5 0;0.5 2 0;0 0 3];
R = chol(sigma);
X = repmat(mu,1000,1) + randn(1000,3)*R;
% 设置参数
n = 50;
x = linspace(-5,5,n)';
[X,Y,Z] = meshgrid(x,x,x);
X = X(:); Y = Y(:); Z = Z(:);
x = [X Y Z];
% 空间静态核密度估计
f = ksdensity(X,x,'Bandwidth',0.5);
% 绘制概率密度函数
isosurface(X,Y,Z,reshape(f,n,n,n),0.03);
```
以上代码仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。