Kernel Density Estimator：用于一维数据的可靠且极快的核密度估计器-matlab开发

可靠且极快的一维数据核密度估计器； 假设为高斯核并自动选择带宽； 与许多其他实现不同，这个实现不受问题的影响由具有广泛分离模式的多模态密度引起（参见示例）。 这多模态密度的估计不会恶化，因为我们从不假设数据的参数模型（如经验法则中使用的模型）。 输入： 数据 - 构建密度估计的数据向量； n - 用于均匀离散化的网格点数间隔 [MIN, MAX]; n 必须是 2 的幂； 如果 n 不是 2 的幂，则n 向上取整为 2 的下一个幂，即 n 设置为 n=2^ceil(log2(n))； n 的默认值为 n=2^12； MIN, MAX - 定义构建密度估计的区间 [MIN,MAX]； MIN 和 MAX 的默认值是： MIN=min(data)-Range/10 和 MAX=max(data)+Range/10，其中 Range=max(data)-min(data)； 输出： 带宽 - 最