基于Parzen窗法的核密度估计MATLAB工具包

资 源 简 介

本MATLAB工具包实现了Parzen窗核密度估计，支持高斯核、均匀核等多种核函数，提供自动带宽优化与手动设置功能，适用于非参数密度估计研究与应用。

详 情 说 明

基于Parzen窗法的核密度估计工具包

项目介绍

本项目实现基于Parzen窗法的核密度估计，为用户提供简单易用的非参数密度估计工具。通过先进的核函数技术和带宽优化算法，本工具能够从有限样本中准确估计出连续型随机变量的概率密度函数，适用于统计分析、数据挖掘和机器学习等多个领域。

功能特性

• 多种核函数支持：集成高斯核、均匀核、三角核等多种核函数，适应不同数据特征
• 智能带宽优化：提供自动带宽参数优化与手动设置双重模式，平衡估计偏差与方差
• 多维数据支持：实现一维和二维数据的密度估计与可视化
• 完整分析流程：包含数据预处理、密度计算、结果可视化和报告生成的一站式解决方案
• 友好交互界面：设计直观的操作界面，适合各层次用户使用和学习

使用方法

基本操作流程

1. 准备数据：导入一维或二维数值数组（n×1或n×2矩阵）
2. 参数设置：选择核函数类型，设置带宽参数或使用自动优化
3. 执行估计：运行密度估计算法获取概率密度函数
4. 结果分析：查看可视化图形和统计报告，导出所需数据

代码示例

% 生成示例数据 data = randn(100,1);

% 执行核密度估计 [pdf_values, grid_points] = main(data, 'kernel', 'gaussian', 'bandwidth', 'auto');

% 可视化结果 plot(grid_points, pdf_values); xlabel('数据值'); ylabel('概率密度'); title('核密度估计结果');

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux或macOS
• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：统计与机器学习工具箱、MATLAB基础模块

文件说明

主程序文件实现了核密度估计的核心算法流程，包括数据预处理、参数验证、核函数计算、带宽优化选择、密度值估计、结果可视化以及报告生成等完整功能模块。该文件通过模块化设计整合了各种核密度估计方法，提供统一的调用接口，确保用户能够便捷地进行概率密度估计分析，同时支持结果的可视化展示和导出功能。