matlab多维核密度估计工具箱@kde的使用_matlab 多维核密度估计工具箱

KDE类是用于k维核密度估计的通用matlab类。 它是用matlab“.m”文件和MEX / C ++代码混合编写的。因此，要使用它，你需要能够为Matlab编译C ++代码。 请注意，Windows的默认编译器不支持C ++，因此您需要在Linux下使用GCC，或者在Windows下使用GCC或Visual C ++。

KDE下载网址：http://www.ics.uci.edu/~ihler/code/kde.html

该网址还有kde安装说明

kde安装：

1：软件包解压缩，添加到matlab路径下，

2：matlab命令窗口输入：@kde\mex\makemex.m，然后就可以调用kde函数创建核密度估计类对象，调用类对象的各种“方法”实现核密度估计、画图等。

这里举一个例子：

p = kde(rand(2,1000), [.15;.1], [], ‘E’); % 创建核密度估计类对象，列向量，第二个输入参数是每个维度的带宽，一定是列向量
%p = kde( rand(2,1000), ‘rot’ ); % Gaussian kernel, 2D, BW chosen by “rule of thumb” (below)，带宽也可以按一定规则选择
核函数带宽的自动生成规则有：
p = ksize(p, ‘lcv’); % 1D Likelihood-based search for BW1D基于似然的搜索BW

p = ksize(p, ‘rot’); % “Rule of Thumb”; Silverman '86 / Scott '92“拇指规则”即”经验法则; Silverman '86 / Scott '92

p = ksize(p, ‘hall’); % Plug-in type estimator (estimates each dim. separately) 插件类型估计器（单独估计每个dim）

mesh(hist§); % 二维核密度估计图
fp = getPoints§; % 核密度估计值
效果：

evaluate(kde,x);%根据kde，估计x的密度

[H,X,Y]=hist(kde);%H:对应点的密度，X：第一个属性的点，Y第二个属性的点
mesh(hist(kde));%画密度图，默认取第一个和第二个属性

plot(kde);%如果是一维点，则画曲线图

BW=getBW(kde);%返回带宽

point=getPoints§;%返回p中计算密度的点