% 读取数据 load data.mat % 初始化绘图参数 data = [x,y]; % 计算概率密度 density_2D = ksdensity([data(:,1),data(:,2)],[data(:,1),data(:,2)]); 2. 颜色定义 作图不配色就好比做菜不放盐,总让人感觉少些味道。 但颜色搭配比较考验个人审美,需要多加尝试。 这里直接使用TheColor配色工具中...
[f,xi] = ksdensity(data) [f,xi] = ksdensity(data,'Bandwidth',bw) [f,xi] = ksdensity(data,'Kernel',kernel) data:输入数据向量。 f:估计的密度值。 xi:计算密度值的坐标点。 'Bandwidth':带宽参数,控制密度曲线的平滑程度。 'Kernel':核函数类型,如高斯核('normal')、Epanechnikov核('epanechnikov...
如果h取较大的值,距x较近的点与较远的点所对应的核函数值差距不大,此时f(x)的图像是较为光滑的曲线,但同时也丢失了数据所包含的一些信息;如果h取较小的值,f(x)的图像是不光滑的折线,但它能反映出每个数据所包含的信息。 Matlab统计工具箱中提供了ksdensity函数,用来求核密度估计,调用格式如下: [f,xi]=...
1.ksdensity函数 ksdensity函数使用核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE)来估计数据的PDF。KDE是一种非参数方法,通过平滑数据点来估计PDF。 代码语言:javascript 复制 data=randn(1000,1);%示例数据[x,y]=ksdensity(data);plot(x,y);title('Kernel Density Estimation'); ...
[f,xi] = ksdensity(x)计算样本向量x的概率密度估计，返回在xi点的概率密度f，此时我们使用plot(xi,f)就可以绘制出概率密度曲线。该函数，首先统计样本x在各个区间的概率(与hist有些相似)，再自动选择xi，计算对应的xi点的概率密度 f = ksdensity(x,xi)与上面的相似，只是这时xi我们帮Matlab选定了...
ksdensity函数可以接受一些可选参数，用于调整绘图的样式和性能。以下是一些常用的参数：*`bw`：指定带宽（bandwidth），控制核密度估计的平滑程度。默认值为自动选择的最小带宽。*`grid`：指定绘制网格的数量，用于生成核密度估计的等高线图。默认值为100。*`xlim`和`ylim`：指定绘图的x轴和y轴范围。*`color`：...
观察效果如下：利用核心代码ksdensity，获取网格每一点的密度，然后通过拟合曲面计算概率，并将概率映射到颜色。具体步骤如下：参数说明 输入参数为数据集。输出为网格点的密度值。使用方式 编写如下程序进行散点密度图绘制：结果呈现如下：1-散点赋色 将核心代码进行调整，赋予散点不同的颜色表示其密度，以...
xlim([-infxmax]) ylim([ymininf])%半自动范围inf% 一般设置当前坐标系属性set(gca,'YLim',[-100200]) 绘制散点密度图 clear all clc% 构建虚拟数据x = normrnd(0,1,1000,1); y = x *1.8+ normrnd(0,1,1000,1);% 使用内核平滑函数得到概率密度估计cc = ksdensity([x,y], [x,y]);% 绘制...
ksdensity(ax,...) [f,xi,u] = ksdensity(...) [...] = ksdensity(...,'Name',value) 其中,x为待统计的向量;xi计算概率密度的点;f为得到的概率密度;ax指定绘制位置坐标轴对象;Name和value为可选属性及其属性值。例12-18,概率密度计算示例。在命令窗口输入: p1 = pdf('Normal',-2:2,0,1) % ...