matlab核密度分析三维图
时间: 2025-01-16 19:02:09 浏览: 85
### 创建三维核密度估计图
为了在MATLAB中创建三维核密度估计(KDE)图,可以利用`@kde`工具箱中的功能来完成这一任务。通过该工具箱,在MATLAB命令窗口输入路径指向`makemex.m`文件并运行之后,能够调用`kde`函数构建用于核密度估计的对象[^1]。
下面是一个具体的例子展示如何生成三维数据集上的核密度估计图形:
```matlab
% 生成随机样本点作为示例数据
data = randn(3, 100); % 假设我们有三个维度的数据,每列代表一个观测值
% 使用 kde 工具包创建 KDE 对象
obj = kde(data);
% 获取网格坐标以及对应的概率密度估计值
[X,Y,Z,C] = obj.pdf();
% 绘制三维表面图表示核密度估计的结果
figure;
surf(X,Y,Z,C,'EdgeColor','none');
shading interp;
colorbar; % 添加颜色条显示不同高度的颜色映射关系
title('Three-Dimensional Kernel Density Estimate Plot'); % 设置图表标题
xlabel('X Axis Label'); ylabel('Y Axis Label'); zlabel('Z Axis Label'); % 轴标签设置
```
这段代码首先模拟了一些服从标准正态分布的三维空间内的散点作为测试数据;接着运用了来自`@kde`库的方法计算这些位置处的概率密度,并最终以彩色曲面的形式呈现出来。注意这里的`pdf()`方法返回的是四组矩阵——前三个分别对应于XYZ轴方向上离散化的采样点集合,而最后一个参数C则包含了相应位置下的PDF数值。
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