一维数据的高效核密度估计器Kernel Density Estimator MATLAB开发

这个功能利用核平滑函数计算每个点的概率密度估计（PDE），并且用颜色表示每个点。输入x表示X轴上的位置，y表示Y轴上的位置。varargin可用于向scatter函数发送一组指令，支持MarkerSize参数，不支持MarkerColor参数。输出h返回创建的散点对象的句柄。例如，生成数据x = normrnd(10, 1, 1000, 1); y = x * 3 + normrnd(10, 1, 1000, 1); 使用scatter_kde(x, y, '填充', 'MarkerSize', 100); 添加颜色栏cb = colorbar(); cb.Label.String = '概率密度估计'。

无参密度估计，不同于优化L2误差的交叉验证（CV），拓扑密度估计（TDE）优化单峰类别的估计。在高度多模态分布的定性度量中，TDE表现优于CV，且速度更快，无需参数，仅需采样数据和内核选择（支持高斯、Epanechnikov和直方图）。

介绍了一种基于神经信号进行功率谱密度估计的方法。该方法接收神经信号向量作为输入，并输出相应的功率谱密度值，为神经信号分析提供了有效的频域特征。

在此研究中，我们使用高斯窗和方窗两种方法，对给定的男女生身高体重分布进行概率密度估计。同时，我们设计了基于贝叶斯最小错误率的分类器，用于有效地对测试样本进行性别分类。

这是高斯核平滑估计函数的局部线性版本： http : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do? objectId=19195&objectType= FILE局部线性估计器改进了在数据收集过程中处理区域边缘的回归表现。

该脚本利用Kozachenko-Leonenko方法对一维日期数据进行熵的点估计。

使用精确的一维黎曼求解器解决一维欧拉气体方程。该解决方案基于Fortran代码的学术教材。

在过去几十年中，从统计过程中获得的一些经验数据的价值有所不同。现在需要估计这些数据的概率密度函数（PDF），这需要在对数刻度上等分这些值。这一过程简单而高效，适用于处理数百万个数据点。

请引用：Emre Güngör，Ahmet Özmen，使用高斯核的基于距离和密度的聚类算法，发表于《Expert Systems with Applications》第69卷，2017年，第10-20页，ISSN 0957-4174。详细信息请参阅原始文章链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.022 （http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741630553X）。对于聚类数据集和/或形状集，您可以查看：https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/