说明：模式识别中Parzen窗函数的实现，模拟对二维高斯分布的非参估计。窗函数有三种：高斯窗、指数窗、方窗

parzen-二维高斯 parzen二维 parzen-二维 parzen窗函数 二维-窗函数

说明：这是一个有关parzen窗估计的代码，用来估计概率密度函数。采用了方窗、指数窗、高斯窗函数三种核函数，附有matlab程序。

高斯核函数 高斯核估计 核密度估计 指数窗函数

说明：Parzen窗算法是一种常用的非参数估计方法，代码实现了多种窗函数的Parzen窗算法。

thyfsv 非参数估计 parzen窗 pattern-recognition

说明：用parzen窗方法，估计概率密度，采用高期核函数。。。。

核密度函数 parzen parzen Parzen-window 核函数

说明：parzen窗法，功能是根据样本进行概率密度函数估计。实现了对正态分布概率密度函数和均匀分布双峰概密函数进行估计

概率密度 双峰分布 PARZEN窗法 parzen-window parzen窗

说明：利用parzen窗进行概率密度函数估计，并给出仿真，程序简单易懂。

估计概率密度 概率密度估计 parzen 密度函数 parzen-概率密度

说明：这是一个有关parzen窗估计的代码，用来估计概率密度函数，在模式识别中有很多重要的地位~~

parzen窗 概率密度 parzen parzen parzen-window

说明：用matlab进行概率密度函数的非参数估计，主要有parzen窗法和kn近邻法。分别对平均分布和正态分布进行了仿真。

parzen-kn 参数估计 kn KN-nearest-neighbor parzen

说明：对于一个两类分类问题，当n=100时候，用mvnrnd()函数随机产生两类样本；每一类的样本容量不小于100；2）设计最大似然估计算法对两类类条件概率密度函数进行估计；3）设计非参数估计算法对两类的类条件概率密度进行估计（任选Parzen窗法或kn-近邻法之一），并分析样本数量、窗宽、k等因素对概率...