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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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简介：
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）。

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