MATLAB实现的Parzen窗核密度估计与可视化系统

资 源 简 介

该项目采用MATLAB实现了Parzen窗核密度估计算法，支持一维与二维样本数据的概率密度估计。系统提供交互式参数调节界面，可动态可视化不同核函数与窗宽对估计结果的影响，便于直观理解密度估计过程与参数优化。

详 情 说 明

Parzen窗估计核密度函数实现与可视化系统

项目介绍

本项目实现了Parzen窗估计的核心算法，能够基于给定的一维或二维样本数据，利用不同核函数进行概率密度估计。系统提供交互式参数调节界面，支持动态可视化估计效果，并通过对比分析展示窗宽选择对估计结果的影响。该项目为概率密度估计提供了一套完整的实现与验证工具。

功能特性

• 多核函数支持：集成高斯核、均匀核等多种核函数
• 数据格式兼容：支持.mat和.csv格式的一维/二维样本数据输入
• 交互式参数调节：提供窗宽参数、网格点密度等关键参数的实时调节功能
• 动态可视化：实时生成概率密度函数曲面图/曲线图，直观展示估计效果
• 误差分析：自动生成估计误差分析报告，量化评估估计精度
• 窗宽优化：基于误差最小化原则，自动推荐最优窗宽值
• 对比分析：支持不同窗宽设置下的估计结果对比，帮助理解参数影响

使用方法

1. 数据准备：准备样本数据文件（.mat或.csv格式）
2. 参数设置：选择核函数类型，设置初始窗宽参数和网格点密度
3. 执行估计：运行主程序开始密度估计计算
4. 结果分析：查看生成的概率密度图、误差分析报告和最优窗宽推荐
5. 参数优化：根据分析结果调整窗宽参数，重新执行以获得更优估计

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大型数据集时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心调度中枢，承担着算法执行流程控制、用户交互界面管理、数据输入输出处理以及可视化结果生成等关键职能。具体实现了参数配置接收、核函数选择调度、窗宽优化计算、概率密度估计执行、误差分析评估以及图形化结果展示等一系列核心功能模块的集成与协同工作。