[模式分类] Parzen窗概率密度估计与Kn近邻概率密度估计

最新推荐文章于 2025-06-02 16:38:32 发布
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分类专栏： Pattern Recognition 文章标签： 数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangjianyu0115/article/details/78133869
本文探讨了Parzen窗概率密度估计和k-近邻概率密度估计在数据分类中的作用。在Parzen窗方法中，采用球形高斯函数作为窗函数，对三维数据进行分类。实验设置了h=1和0.1两种情况。而在k-近邻估计中，分别在一维和二维空间中，针对不同数量的样本点和k值（1, 3, 5）展示了概率密度估计的结果。" 94661961,8419256,理解HTTPS：Web安全的守护者,"['Web安全', 'HTTPS协议', '加密技术', '网络通信', '信息安全']

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4.3.2 考虑到对于表格中的数据进行Parzen窗估计和设计分类器。窗函数为一个球形的高斯函数，如下所示：
φ((x−xi)/h)∝exp[−(x−xi)t(x−xi)/(2h2)]

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K近邻估计
知行流浪
06-13 1万+
Kn-----近邻估计         KN近邻估计基本思想：预先确定n的某个函数Kn，然后再x点周围选择一个区域，调整区域体积大小，直至Kn个样本落入区域中。这些样本被称为点x的Kn个最近邻。         如果x点附近的密度比较高，则V的体积自然就相对较小，从而可以提升分辨力；         如果x点附近的密度比较低，则V的体积就较大，但一进入高密度区就会停止增长。      
模式识别：非参数估计法之Parzen窗估计和k最近邻估计
liyuefeilong的专栏
04-25 3万+
本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中，我们假设概率密度函数的参数形式已知，即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的非参数化方法，Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。这里使用Matlab实现这两种估计方法。
Parzen窗方法：MATLAB实现与应用
最新发布
weixin_35189483的博客
06-02 742
Parzen窗方法，也被称为核密度估计，是一种用于概率密度函数（PDF）估计的非参数方法。该方法通过在给定数据点周围放置“窗口”来平滑数据，从而估计出数据的分布情况。与传统的参数估计方法相比，Parzen窗方法不需要预先假设数据的分布类型，因此在处理未知分布类型的数据时显得尤为有用。在MATLAB中，窗函数可以是任何函数，通常用匿名函数或者自定义函数来实现。对于Parzen窗方法，常见的窗函数包括高斯窗、均匀窗（矩形窗）、三角窗等。% 高斯窗函数定义% 均匀窗函数定义% 三角窗函数定义。
Kn_Kn近邻估计法_command4qo_
10-03
可以时间Kn近邻估计法，用于模式识别等课程时间，可以实现计算相关概率
概率密度估计之Parzen Window
积流成河
04-26 3866
kernel density estimation是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出，又名Parzen窗（Parzen window） 本文翻译自英国雷丁大学（Reading University）Xia Hong老师的讲义材料 1 概率密度函数 连续概率函数p(x)p(x)p(x)的数学定义满足以下特性： xxx介于aaa、bbb两点之间的概率为P(a<x<b)=∫abp(x).
分布估计算法java_非参数估计——核密度估计（Parzen窗）
weixin_28951683的博客
02-26 882
核密度估计，或Parzen窗，是非参数估计概率密度的一种。比如机器学习中还有K近邻法也是非参估计的一种，不过K近邻通常是用来判别样本类别的，就是把样本空间每个点划分为与其最接近的K个训练抽样中，占比最高的类别。直方图首先从直方图切入。对于随机变量$X$的一组抽样，即使$X$的值是连续的，我们也可以划分出若干宽度相同的区间，统计这组样本在各个区间的频率，并画出直方图。下图是均值为0，方差为2.5的正...
parzen窗方法和k近邻方法估计概率密度
山高路远坑很深的博客
04-06 2万+
机器学习实验四，详情请参考《模式分类》第二版第四章课后上机练习4.3、4.4节实验环境：Matlab2016aParzen窗估计方法：已知测试样本数据x1,x2,…,xn，在不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定的前提下，假设R是以x为中心的超立方体，h为这个超立方体的边长，对于二维情况，方形中有面积V=h^2，在三维情况中立方体体积V=h^3。 根据以下公式，表示x是否落入超立方
Parzen窗估计和k近邻估计区别
Weberyoung的博客
05-09 1819
这两种都是经典的非参数估计。 Parzen窗就是固定一个窗宽h（区间体积V），然后计算一下x的周围点xix_ixi​相对于x本身再除以h的距离： x−xih\frac{x-x_i}{h}hx−xi​​，将其作为自变量代入核函数（窗函数），一般就是矩形窗（h范围内权重为1，范围外权重为0），或者高斯窗（近大远小）。 k近邻估计就是固定V内的样本数，改变V的大小来进行趋近。 ...
parzen窗&Kn近邻模式别matlab
12-15
**Parzen窗估计**是一种用于模式识别中的非参数概率密度函数估计方法。它通过在每个样本点附近放置一个窗口，并对这些窗口内的样本进行统计来估计概率密度函数。 ##### 1.1 Parzen窗估计原理 - **定义**：对于一个...
参数估计与非参数估计：概率密度函数详解 - 包含最大似然与Parzen窗法
本资源深入介绍了概率密度估计在模式识别中的关键概念和技术，涵盖了从先验概率估计、参数估计方法（如最大似然法）到非参数估计（如Parzen窗法和k-NN），以及如何应用于实际问题，如基因表达谱分析和数据分类决策。...
kn近邻法估计概率密度函数
07-03
直接利用样本对位置函数的概率密度进行估计
parzen窗估计概率密度
12-15
此matlab代码是parzen窗非参数估计概率密度函数的，以及parzen窗做分类器
Parzen 窗估计
04-30
这是模式分类中的课程代码， 其中包含所有的模式分类算法的实现实验， 程序时用matlab写的，代码质量较高，对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值， 其中经典的算法有：Parzen 窗估计 本实验的目的是学习和掌握非参数估计——Parzen 窗估计。对表格3 中的数据，进行 Parzen 窗估计和设计分类器，本实验的窗函数为一个球形的高斯函数，如下： (( ) / ) exp[ ( )t ( ) /(2 2 )] i i i ϕ x − x h ∝ − x − x x − x h (a) 编写程序，使用Parzen 窗估计方法对一个任意的测试样本点x 进行分类。对分类器的训练 则使用表格3中的三维数据。同时，令h =1，分类样本点为(0.5,1.0, 0.0)t， (0.31,1.51, −0.50)t，(−0.3, 0.44, −0.1)t 进行实验。 (b) 令h = 0.1，重复（a）。 (c) 分析实验结果。
K-最近邻算法 matlab代码
02-26
使用K-最近邻算法对三类样本进行分类的matlab代码
非参数估计(Paren 窗估计概率密度等 完整
08-21
非参数估计(Paren 窗估计概率密度等 完整
模式识别 学习笔记：第三章 概率密度函数的估计
mingo_敏
11-14 5950
本系列博客主要是在学习《模式识别（张学工著 第三版）》时的一些笔记。 本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/shanglianlm/article/details/498398331 引言概率密度估计分为参数估计（概率密度函数形式已知，部分或全部参数未知）和非参数估计（概率密度函数也未知）。1-1 一些基本概念1-2 评价标准 无偏性 是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数
ML实验：k-近邻概率密度估计方法
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考虑不同维数的空间中，使用k-近邻概率密度估计方法的效果。
非参数估计---直方图法、Kn近邻估计法、Parzen窗法
GitzLiu
04-03 1万+
当需要估计的概率密度函数的形式未知，比如我们并不能知道样本的分布形式时，我们就无法用最大似然估计方法或贝叶斯估计方法来进行参数估计，而应该用非参数估计方法。这里就介绍三种非参数估计方法。 需要知道的是，作为非参数方法的共同问题是对样本数量需求较大，只要样本数目足够大众可以保证收敛于任何复杂的位置密度，但是计算量和存储量都比较大。当样本数很少时，如果能够对密度函数有先验认识，则参数估计能取得更好的估...
MATLAB插值函数interp1
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知行流浪
04-15 21万+
插值法         插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。 线性插值法         线性插值法是指使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值的方法。        
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