基于高斯核函数的Parzen窗概率密度估计MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的Parzen窗非参数密度估计算法，采用高斯核函数进行概率估计。可自动确定最优窗宽参数，支持样本数据输入和任意点的概率密度计算，适用于统计分析和模式识别应用。

详 情 说 明

基于高斯核函数的Parzen窗概率密度估计 - MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了基于高斯核函数的Parzen窗非参数密度估计算法。Parzen窗方法是一种经典的非参数密度估计技术，通过核函数对样本点进行平滑处理来估计概率密度函数。本项目采用高斯核函数，能够有效处理一维和多维数据的密度估计问题，并提供了自动窗宽选择、密度计算和可视化等功能。

功能特性

• 自动窗宽选择: 采用Silverman法则等算法自动确定最优窗宽参数
• 多维度支持: 支持一维和二维数据的概率密度估计
• 高斯核平滑: 使用高斯核函数对样本点进行平滑处理
• 直观可视化: 生成概率密度分布图和等高线图（二维数据）
• 精度评估: 提供密度估计的误差指标评估
• 灵活输入: 支持手动指定或自动计算窗宽参数

使用方法

1. 准备数据: 将样本数据组织为一维向量或二维矩阵格式
2. 设置参数: 可选择自动计算或手动指定窗宽参数
3. 执行估计: 运行主程序进行密度估计计算
4. 查看结果: 获取密度估计值、可视化图形和精度指标

基本调用示例： % 加载样本数据 data = load('sample_data.mat'); % 自动计算密度估计 pdf_values = parzen_density_estimate(data); % 生成密度分布图 plot_density_distribution(pdf_values);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱（推荐）
• 至少4GB内存（处理大规模数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括数据输入处理、窗宽参数自动优化、高斯核函数计算、概率密度值估计、结果可视化展示以及估计精度评估等完整流程。该文件整合了所有关键算法模块，提供用户友好的接口，能够根据输入数据特征自动选择合适的处理策略，并输出详细的密度估计结果和分析图表。