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高维快速多元核密度估计器-Kernel Density Estimator for High Dimensions(matlab...)

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简介：
本项目提供了一个高效的Matlab工具箱，用于在高维度空间中进行快速多元核密度估计。该工具箱通过优化算法显著提升了计算速度和准确性，适用于大规模数据集的统计分析和机器学习应用。 一个m文件中的高维快速自适应核密度估计提供了最佳的精度与速度权衡，并通过参数“gam”进行控制；对于处理大数据的应用程序来说，使用较小的“gam”值可以提高运行效率；通常情况下，“gam”的默认设置为 n^(1/2)，其中n代表数据点的数量。 用法如下：[pdf,X1,X2]=akde(X,grid,gam) 输入参数： - X: 数据以 n 乘 d 的向量形式表示； - 网格：用于计算概率密度函数的维度为d，包含m个点，默认仅适用于二维数据；有关如何在更高维度中构建它的示例，请参阅相关文档。 - gam（可选）：成本与精度权衡参数，其中gam应小于n。默认值设置为ceil(n^(1/2))；较大的“gam”值可能会提高准确性但会降低速度；为了加速代码运行，可以使用较小的“gam”。 输出： - pdf: 在网格上的估计密度值； - X1,X2：仅在二维数据中提供，默认的网格。

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  • 高维快速多元核密度估计器-Kernel Density Estimator for High Dimensions(matlab...)
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    本项目提供了一个高效的Matlab工具箱，用于在高维度空间中进行快速多元核密度估计。该工具箱通过优化算法显著提升了计算速度和准确性，适用于大规模数据集的统计分析和机器学习应用。 一个m文件中的高维快速自适应核密度估计提供了最佳的精度与速度权衡，并通过参数“gam”进行控制；对于处理大数据的应用程序来说，使用较小的“gam”值可以提高运行效率；通常情况下，“gam”的默认设置为 n^(1/2)，其中n代表数据点的数量。 用法如下：[pdf,X1,X2]=akde(X,grid,gam) 输入参数： - X: 数据以 n 乘 d 的向量形式表示； - 网格：用于计算概率密度函数的维度为d，包含m个点，默认仅适用于二维数据；有关如何在更高维度中构建它的示例，请参阅相关文档。 - gam（可选）：成本与精度权衡参数，其中gam应小于n。默认值设置为ceil(n^(1/2))；较大的“gam”值可能会提高准确性但会降低速度；为了加速代码运行，可以使用较小的“gam”。 输出： - pdf: 在网格上的估计密度值； - X1,X2：仅在二维数据中提供，默认的网格。
     
  • 一维数据核密度估计器：高效可靠的Kernel Density Estimator-MATLAB开发
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    本项目提供了一种高效的MATLAB工具，用于进行一维数据的核密度估计。该工具实现了多种内核函数选择和优化带宽的方法，为数据分析提供了强大的支持。 这是一个可靠且高效的一维数据核密度估计器；它假设使用高斯核并自动选择带宽。与许多其他实现不同，此实现不受多模态密度中广泛分离模式问题的影响（参见示例）。对于多模态密度的估计不会恶化，因为我们不假定任何参数模型来描述数据（例如经验法则所使用的模型）。 输入： - 数据：用于构建密度估计的数据向量； - n：定义均匀离散化区间 [MIN, MAX] 的网格点数。n 必须是 2 的幂；若不是，则向上取整至最近的 2 的幂，即 n=2^ceil(log2(n))。 - MIN 和 MAX：构建密度估计的区间的最小值和最大值，默认设置为 MIN=min(data)-Range/10, MAX=max(data)+Range/10（其中 Range=max(data)-min(data)）。默认情况下，n 设置为 2 的 12 次幂。 输出： - 带宽：用于核密度估计的最优带宽。
     
  • 快速核密度估计器（多变量）：高效多元带宽计算方法，...
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    本研究提出了一种高效的算法用于快速核密度估计中的多变量带宽选择，能够显著提升数据维度较高时的计算效率。 该代码实现了文献[1]中的多元带宽计算的近似值。与其他多变量带宽估计器相比，它可以从预聚类样本分布中进行估计，从而提供了一种简单的方法来生成具有可变内核的紧凑而准确的KDE（Kernel Density Estimation）。此代码提供了C源代码作为计算引擎，并包含在Matlab中自动编译它的例程。此外，还包含了三个演示脚本：1. 多元 KDE: demoBW_Estimation.m（它会同时编译您的代码）；2. 一维 KDE: demoBW_Estimation1D.m；3. 带预聚类的多元 KDE: demoBW_with_preclustering。 使用文献[1]中的带宽估计器的原因包括： - 计算速度较快； - 能够处理多变量数据集； - 支持加权数据的应用； - 通常能很好地估算出合适的带宽值； - 可以从高斯混合模型计算，而不仅限于直接样本计算； - 避免了数值评估和迭代运算的需要——带宽是在一些近似条件下分析得出（即便是从GMM中得到）。
     
  • A High-Performance Fundamental Frequency Estimator for Harvest.pdf
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    本文介绍了一种高性能的基本频率估计器，适用于能量采集应用。该方法在保证精度的同时，优化了计算复杂度和资源消耗，具有很高的实用价值。 Harvest is a high-performance fundamental frequency estimator. The paper by Masanori Morise presents this tool, which is designed to accurately estimate the pitch of audio signals. Harvest uses an advanced algorithm that distinguishes it from other methods and makes it particularly effective in various acoustic environments.
     
  • MATLAB中的二维核密度估算
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    本文介绍了在MATLAB环境中进行二维核密度估计的方法和应用，包括选择合适的核函数、带宽参数以及实现代码示例。 在MATLAB中实现二维核密度估计的方法是输入平面样本点并得到相应的概率密度函数。这种方法被称为2D Kernel Density Estimation。
     
  • MATLAB中的二维核密度估算
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    本文章介绍在MATLAB环境下进行二维核密度估计的方法和技术，包括选择合适的带宽、使用不同类型的核函数以及可视化结果。 MATLAB实现的二维核密度估计功能是：输入平面样本点后可以得到相应的概率密度函数。
     
  • 高斯核密度估计在MATLAB中的应用
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    本文章介绍了如何利用MATLAB进行高斯核密度估计，并探讨了其在数据分析和统计学中的具体应用。 本方法主要使用MATLAB编写，采用高斯核进行核密度估计。
     
  • 高斯核密度估计在MATLAB中的应用
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现高斯核密度估计，并探讨了其在数据分析和统计学中的实际应用。 本研究使用MATLAB编写了核密度估计方法，并采用了高斯核函数。
     
  • 高斯核密度估计的代码
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    本代码实现基于高斯核函数的非参数密度估计方法，适用于数据分析与机器学习中数据分布的研究。 寻找MATLAB中最快速且强大的核密度估计代码，并确保它易于使用。
     
  • MATLAB二维核密度估计(kde2d)工具包_概率密度与数学模型分析_核密度估计_MATLAB实现
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    本工具包提供MATLAB环境下二维核密度估计(kde2d)的功能，适用于概率密度和数学模型分析。它通过非参数方法估计随机变量的概率分布，便于数据分析与可视化。 二维核密度估计代码可以提供二维的概率估计。