高斯核函数
-
-
-
-
-
MATLAB实现的高斯核Fisher线性判别分析（KFDA）工具
本项目提供MATLAB实现的高斯核Fisher线性判别分析算法，通过高斯核函数将数据映射到高维特征空间进行非线性分类。代码结构清晰，包含完整的数据预处理、模型训练和分类评估功能，适用于模式识别和机器学习应用场景。 -
MATLAB实现的高斯核非参数概率密度估计系统
本项目基于高斯核函数开发非参数概率密度估计工具，采用Silverman法则自动优化窗宽参数，可生成平滑的概率密度曲线并支持精准密度值计算，适用于数据分布可视化与分析。 -
基于高斯核函数的Parzen窗概率密度估计MATLAB实现
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。
