Matlab中的二维核密度估计答案

【问题标题】：2D Kernel Density Estimate in MatlabMatlab中的二维核密度估计
【发布时间】：2015-12-20 13:58:35
【问题描述】：

我正在使用this 函数来估计 2D 中的内核密度。然而，我对这个函数的参数有点困惑。

这是一个从正上方观察的示例，其中正在计算图中每个点 (O) 的密度。即：在非常小的区域内。

我想更改 KDE 函数参数，以便在更大的区域（例如，用红色圈出的区域）计算密度。我需要更改哪些参数？我认为它是其中之一（或两者）：

"n: 计算密度的 n × n 网格的大小（默认 2^8）"

或：

“MIN_XY, MAX_XY：计算密度的边界框的限制”。默认限制计算为：

MAX = max(data,[],1); 
MIN = min(data,[],1); 
Range = MAX-MIN; 
MAX_XY = MAX+Range/4; 
MIN_XY = MIN-Range/4;

非常感谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我已经用这个函数运行了一些测试，解决方案是使用 lower 的 n 值。这是一系列比较数据，使用相同的数据集。 n的值如标题所示（其他参数保持不变）：

【讨论】：