三维核密度估计matlab代码

以下是三维核密度估计的Matlab代码：

% 生成一个三维数据集
n = 1000;
x = randn(n,1);
y = randn(n,1);
z = randn(n,1);
data = [x,y,z];

% 定义核函数和带宽
kernel = 'gaussian'; % 可选的核函数有：'epanechnikov'、'box'、'triangle'、'epanechnikov'、'normal'、'logistic'、'cosine'、'biweight'、'triweight'
bw = 'normal_reference'; % 可选的带宽有：'silverman'、'scott'、'normal_reference'

% 使用kde函数进行核密度估计
[f,xi] = kde(data,50,kernel,bw);

% 画出等高线图
contour3(xi(:,:,1),xi(:,:,2),xi(:,:,3),f,20);

上述代码中，我们首先生成了一个三维的数据集，然后使用Matlab的`kde`函数进行核密度估计，并得到估计密度值`f`和插值点`xi`。最后使用`contour3`函数画出了等高线图。其中，`50`表示插值点的数量，可以根据需要调整。另外，`kernel`和`bw`参数可以根据具体情况选择不同的核函数和带宽。