MATLAB实现的Parzen窗密度估计教学演示程序

资 源 简 介

本MATLAB项目利用Parzen窗法实现非参数概率密度估计，支持生成高斯分布、混合高斯分布等模拟数据，提供可视化界面展示估计过程。用户可交互调节窗宽参数，直观理解核密度估计原理，适合统计学习与模式识别教学使用。

详 情 说 明

Parzen窗密度估计教学演示程序

项目介绍

本项目是一个基于Parzen窗法的概率密度函数估计教学演示程序，通过可视化方式直观展示非参数密度估计的全过程。程序实现了从数据生成、窗宽调节到结果分析的完整工作流，适用于统计学教学和密度估计方法研究。

功能特性

• 数据生成模块：支持生成高斯分布、混合高斯分布等多种分布的模拟数据集
• 核函数选择：提供高斯核、均匀核、三角核等常用核函数选项
• 参数调节：可实时调节窗宽参数，动态观察对密度估计结果的影响
• 可视化对比：同时展示原始数据直方图、估计密度曲线和真实密度曲线（模拟数据）
• 误差分析：计算并显示估计误差统计指标（如MSE），提供最优窗宽选择指导
• 交互功能：支持鼠标悬停查看坐标值，窗宽参数调节实时预览效果

使用方法

1. 运行主程序文件启动图形用户界面
2. 选择数据源：手动输入数值向量或自动生成模拟数据
3. 设置核函数类型和初始窗宽参数
4. 指定密度估计的取值区间和分辨率
5. 观察实时生成的密度估计结果，调节窗宽参数优化估计效果
6. 查看误差分析结果和最优窗宽推荐值

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持图形显示功能
• 推荐内存4GB以上

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能集成，包括用户界面构建、数据生成与导入处理、核密度估计算法执行、图形可视化展示以及交互控制逻辑。该文件协调各功能模块的工作流程，提供完整的参数设置界面和实时结果反馈，确保用户能够直观地理解和探索Parzen窗密度估计方法的特性与效果。