MATLAB核密度估计法三维图代码
时间: 2025-06-01 08:55:41 浏览: 15
### MATLAB 实现三维核密度估计的代码
以下是一个完整的 MATLAB 示例代码,用于实现三维核密度估计并绘制相应的三维核密度图:
```matlab
% 清除工作区和命令窗口
clc;
clear;
% 生成模拟数据 (假设我们有三列数据表示三维空间中的点)
Data = [randn(1000,1), randn(1000,1), randn(1000,1)];
% 定义网格范围
min_val = min(min(Data));
max_val = max(max(Data));
pts_x = linspace(min_val, max_val, 50);
pts_y = linspace(min_val, max_val, 50);
pts_z = linspace(min_val, max_val, 50);
[Xi, Yi, Zi] = meshgrid(pts_x, pts_y, pts_z);
% 初始化存储核密度估计值的矩阵
KDE = zeros(size(Xi));
% 使用 ksdensity 函数逐点计算核密度估计值
for i = 1:numel(Xi(:))
KDE(i) = ksdensity(Data(:,1:2), [Xi(i), Yi(i)], 'Function', 'pdf');
end
% 将 KDE 转换为适合绘图的形式
KDE_reshaped = reshape(KDE, size(Xi));
% 绘制三维核密度图
figure;
isosurface(Xi, Yi, Zi, KDE_reshaped, 0.01); % 设置等值面阈值
colormap jet;
colorbar;
title('三维核密度图');
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
view(3); % 设置视角为三维视图
axis equal; % 确保坐标轴比例一致
```
#### 代码解释
- **`ksdensity` 函数**:该函数被用来估算给定数据集的概率密度[^2]。在这里,它被应用于二维平面上的数据点 `[Xi(i), Yi(i)]` 来获得对应的核密度估计值。
- **`meshgrid` 函数**:创建了一个三维网格,定义了 `X`, `Y`, 和 `Z` 的取值范围以及分辨率[^3]。
- **`isosurface` 函数**:此函数用于绘制三维等值面图,显示核密度估计的空间分布情况。
#### 注意事项
为了确保程序运行效率,在实际应用中可能需要调整 `linspace` 中的点数(即网格分辨率)。如果数据量较大或者维度较高,则建议减少点的数量以降低计算复杂度。
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