多维核估计方法汇总

原创 已于 2024-03-30 19:25:17 修改 · 212 阅读 · 4 ·
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#概率论

于 2024-03-30 19:22:06 首次发布
And。619
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数据分析】核密度估计KDE(附matlab、R语言和python代码实现)
qq_36130719的博客
01-12 4965
基于新数据环境支持, 运用核密度估计、最近邻分析、多距离空间聚类、协同区位商和两步移动搜索等多种空间量化法, 从适应性和匹配关系两个方面分析深圳市城市公共资源与人口分布的空间适配性。结果表明: 1)不同城市公共资源与人口分布的空间适应性具有明显的相似性, 表现为空间形态、分布模式和邻近效应相似;2)城市公共资源与人口分布的空间匹配关系存在差异, 城市公共资源与人口密度的非匹配特征说明城市公共资源供需关系存在“失配”和“错位”现象。
功率估计和功率降低方法指南（3~5）
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zhangziranzm的博客
06-06 1078
SpyGlass功耗分析方法学摘要 SpyGlass提供完整的功耗估算与优化流程，包含三种核心功能：功耗估算(PE)、功耗探索(PX)和寄存器/内存功耗优化(PR/PMR)。该方法学支持从RTL到网表的设计全流程，通过power_audit等目标验证环境配置，使用VCD/FSDB仿真数据进行信号活动分析。关键步骤包括：1)通过power_activity_check验证信号注解；2)利用power_est_profiling进行时钟门控效率分析；3)通过power_reduction_adv寻找优化机会。针
周期域上的多维核密度估计：此函数在可选的周期域上执行多变量核密度估计-matlab开发
05-29
另见http://dylan-muir.com/articles/circular_kernel_estimation/ circ_ksdensityn - 计算周期和非周期域上的核密度估计用法：[vfEstimate, vfBinVol] = circ_ksdensityn(mfObservations, mfPDFSamples, ) 此函数计算（可选加权）数据样本在周期和非周期域上的核密度估计。 假设样本跨维度独立； 即密度估计是针对数据的每个维度独立执行的。 'mfObservations' 是在（可能是周期性的）域上进行的一组观察。 每行对应一个观察，每列对应一个特定的维度。 默认情况下，所有维度在 [0..2*pi] 中都是周期性的； 这可以通过提供可选参数“mfDomains”来修改。 'mfDomains' 中
多维核密度估计
qq_44638724的博客
04-17 8644
多元核密度估计 承接上一篇文章,接着讨论多维随机变量情况下的核密度估计。 定义 给定一组样本X={x1,x2,⋯ ,xn}\bm{X}=\{ \bm{x}_1,\bm{x}_2,\cdots,\bm{x}_n \}X={x1​,x2​,⋯,xn​}且都是ddd维的向量,并且取自同一个连续分布f(x)f(\bm{x})f(x),则在任意点x\bm{x}x处的核密度估计为: fh(x)^=1n∑i=1...
核密度估计（KDE)
sdf57的博客
07-20 6026
对于大量数据的可视化，在一维数据中，直方图（histogram）是一种普遍的方式，另外还有一种方式：核密度估计(kernel density estimation)。除了在可视化方面的用处以外，核密度估计有利与进行聚类算法的构造。 基本概念 核密度估计方法从直观上来...
KernelCondDensity:具有最优和渐近最优带宽选择的多维核密度估计-matlab开发
06-01
为多维域实现 Rosenblatt-Parzen 密度估计器。 它可以实现不同的带宽选择（Silverman 插件是渐近最优的，留一法估计会导致在较小样本中可能更合适的结果）。 实现了几个功能（引导、对数似然计算等）。 如果出现任何错误，请告诉我。
核密度估计（二维、三维）
qq_57520125的博客
06-06 8285
核密度估计是通过平滑的峰值函数来拟合样本数据，利用连续的密度曲线描述随机变量的分布形态，具有稳健性强、模型依赖性弱的特性。现在已经被广泛的应用到动态演进分析当中，核密度估计通常有二维、三维表现形式，如下图：...
【Matlab Copula参数估计高级技巧】：标准方法的超越之道
文章首先概述了Copula理论及其在统计学中的应用，然后详细讨论了传统参数估计方法，并在此基础上介绍了先进的估计技术。通过对高级技巧与传统方法在实证分析中的对比，本文揭示了高级参数估计技术在准确性与效率上的...
essbase多维数据库优化
08-11
在Essbase中，数据被组织成多维立方体，每个维度可以包含层次结构，允许用户从不同的角度查看和汇总数据。 ### 二、数据库大小的计算 在Essbase中，数据库的大小直接影响到其性能和资源需求。数据库的大小通常由其...
信号检测与估计中的多尺度分析方法：掌握关键的5步骤
[电子科技大学《信号检测与估计》期末考题（含答案）](https://img-blog.csdnimg.cn/56bbafc7a6334186a9479df2a49798c7.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAX-WwseaYr-...
Kernel Density Estimator for High Dimensions：高维的快速多元核密度估计-matlab开发
05-30
一个 m 文件中高维的快速自适应核密度估计。 提供最佳精度/速度权衡，通过参数“gam”控制； 要提高“大数据”应用程序的速度，请使用小“gam”； 通常gam = n ^（1/2），其中“ n”是点数。 ' 用法：[pdf,X1,X2]=akde(X,grid,gam) 输入： X - 数据为 'n' 乘 'd' 向量； 网格 - 计算 pdf 的维度为 'd' 的 'm' 个点； 默认仅提供给二维数据； 请参阅下面有关如何在更高维度中构建它的示例； gam -（可选）成本/精度权衡参数，其中 gam<n； 默认值为 gam=ceil(n^(1/2)); 更大的价值可能会导致更好的准确性，但会降低速度； 要加速代码，请使用较小的“gam”； 输出： pdf - 'grid' 处的估计密度值X1,X2 - 默认网格（仅用于二维数据） 请参阅有关如何在更高维度上构建网格的示例 二维示例
核密度估计matlab程序
05-31
matlab核密度估计程序，用于数据的预测，风险控制，预期收益等
MATLAB二维核密度估计
01-26
MATLAB实现的二维核密度估计。 输入平面样本点，得到概率密度函数。 2D Kernel Density Estimation。
核密度估计 Kernel density estimation
行风
12-18 1万+
简单贝叶斯分类：对于数值属性，如果不服从正态分布，但不知道服从何种分布形式，可以采用核密度估计的方法来进行预测。 1. from http://baike.baidu.com/view/3380594.htm 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(
核密度估计
SunChao3555的博客
12-05 5287
---PRML 假设观测服从D维空间的某个未知的概率密度分布p(x)。我们把这个D维空间选择成欧⼏⾥得空间，并且我们想估计p(x)的值。根据我们之前对于局部性的讨论，让我们考虑包 含x的某个⼩区域R。这个区域的概率质量为 现在假设收集了服从p(x)的N次观测。由于每个数据点都有一个落在区域R中的概率P，显然位于区域R内部的数据点的总数K将服从二项分布 根据二项分布的期望[ E(x)...
matlab多维核密度估计工具箱的使用
lzy_2016的博客
03-13 1万+
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/~ihle
机器学习算法（二十一）：核密度估计 Kernel Density Estimation(KDE)
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weixin_39910711的博客
07-13 6万+
1 分布密度函数 给定一个样本集，怎么得到该样本集的分布密度函数，解决这一问题有两个方法： 1.1 参数估计方法 简单来讲，即假定样本集符合某一概率分布，然后根据样本集拟合该分布中的参数，例如：似然估计，混合高斯等，由于参数估计方法中需要加入主观的先验知识，往往很难拟合出与真实分布的模型； 1.2 非参数估计 和参数估计不同，非参数估计并不加入任何先验知识，而是根据数据本身的特点、性质来拟合分布，这样能比参数估计方法得出更好的模型。核密度估计就是非参数估计中的一种，由...
核密度估计原理及spark&python实现
sgyuanshi的博客
08-03 1万+
核密度估计属于非参数估计，它主要解决的问题就是在对总体样本的分布未知的情况，如何估计样本的概率分布。 像平时，我们经常也会用直方图来展示样本数据的分布情况，如下图： 但是，直方图有着明显的缺点： 非常不平滑，邻近的数据无法体现它们的差别； 不同的bins画出的直方图差别非常大； 无法计算概率密度值。 核密度估计 核密度估计就可以很好的解决直方图存在的问题，它的原理其实也很简单：当你需要估计一...
深入了解计算机模拟中的蒙特卡罗方法
2. **数值解法**: 蒙特卡罗方法通常用于求解确定性问题的数值解，特别是对于多维问题和边界复杂的问题，其他方法难以应用时，蒙特卡罗方法显示了其独特的优势。 3. **并行计算**: 由于蒙特卡罗方法通常由大量独立的...
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