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。

相关问题

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：

%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：

%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：

%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

% 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

% 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

% 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。