K近邻估计

最新推荐文章于 2024-04-01 20:48:50 发布
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分类专栏： 人工智能 人工智能相关 文章标签： 非参数估计 概率密度函数 matlab K近邻估计
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K近邻估计是一种非参数估计方法，基于样本的最近邻来估计概率密度。其基本思想是在每个点周围找到最近的K个邻居，通过调整区域大小来适应不同密度。在密度高的区域，体积小，分辨率高；密度低的区域，体积大但不会超出高密度区。MATLAB提供了实现K近邻估计的工具，例如kn_estimate.m文件。

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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。

 

        固定样本数Kn，在x附近选取与之最近的Kn个样本，计算该Kn个样本的最小体积V。在x处的概率密度估计值为：。

通常选择：，当n值为有限值时，Kn近邻估计十分粗糙。


一个例子：

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