请你提供MATLAB做核密度估计代码

以下是MATLAB实现核密度估计的示例代码：

% 生成随机样本
x = randn(100,1);

% 设置核函数和带宽参数
kernel = 'normal'; % 核函数类型
h = 0.5; % 带宽参数

% 计算核密度估计值
[f,xi] = ksdensity(x, 'kernel', kernel, 'bandwidth', h);

% 绘制核密度估计图像
plot(xi,f);
xlabel('x');
ylabel('Density');
title('Kernel Density Estimation');

其中，`ksdensity`函数用于计算核密度估计，可以通过设置`kernel`和`bandwidth`参数来指定核函数和带宽参数。最终得到的核密度估计值`f`在向量`xi`处进行评估，可以通过`plot`函数将其绘制出来。

相关问题

matlab高斯核密度估计代码

以下是一个使用Matlab进行高斯核密度估计的示例代码：

% 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。

MATLAB自适应核密度估计代码

以下是MATLAB的自适应核密度估计代码示例：

% 生成正态分布样本
mu = 0;
sigma = 1;
x = normrnd(mu,sigma,1000,1);

% 自适应核密度估计
[f,xi] = ksdensity(x,'NumPoints',1000);

% 绘制样本直方图及核密度估计曲线
histogram(x,'Normalization','pdf');
hold on;
plot(xi,f,'LineWidth',2);
xlabel('x');
ylabel('密度');
legend('样本直方图','核密度估计');

解释：

首先，我们生成了一个1000个样本的正态分布数据集。然后，使用MATLAB的ksdensity函数进行自适应核密度估计，其中'NumPoints'参数表示估计曲线上的点数。最后，我们通过绘制样本直方图和核密度估计曲线来可视化结果。