核密度估计

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'。

这个实现是一个可靠且极快的一维数据核密度估计器，假设采用高斯核并自动选择带宽。与其他许多实现不同，它不受多模态密度的影响，这种估计不会因数据中存在广泛分离模式而恶化。输入数据为构建密度估计的数据向量，网格点数间隔为2的幂，如果不是2的幂则向上取整为2的下一个幂。默认网格点数为2^12。区间[MIN, MAX]由数据的最小值和最大值确定。输出为自动选择的带宽。

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。

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）。

针对传统判别算法对数据分布类型假定的局限，提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则。该算法充分利用样本信息，显著提高判别精度，且不受分布假定的限制。

EstimHidden是一个专门用于非参数估计的包，适用于以下情况：1. 在观察到Z=X+noise1的卷积模型中估计X的密度；2. 在“变量误差”模型中估计函数b（漂移）和s^2（波动率），其中Z和Y遵循观察模型Z=X+noise1和Y=b(X)+s(X)noise2；3. 在随机波动率模型中估计函数b（漂移）和s^2（波动率），其中Z遵循观察模型Z=X+noise1，并且X_{i+1} = b(X_i) + s(X_i)noise2。对于噪声1的密度，我们考虑高斯（'正常'）、拉普拉斯（'symexp'）和log（Chi2）（'logchi2'）三种情况。

这段代码利用Python的pandas和matplotlib库对Excel中的信誉评级数据进行可视化处理。首先，它从Excel文件中读取数据并进行清洗，然后绘制核密度曲线和直方图，展示了信誉评级的分布情况。适用于具备Python编程基础和数据分析需求的人群，尤其是对信誉评级数据分布感兴趣的用户。通过分析核密度曲线和直方图，可以直观地了解数据的集中程度、偏态以及可能的异常值，为后续数据分析和决策提供重要参考。

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/

MATLAB代码影响分析显示，使用基于密度自适应核的方法对人员重新识别有显著效果。