使用三重四阶计算密度（在Matlab中）

Question

正如我在之前的问题中所解释的那样：我有一个数据集，由三维欧几里德空间中的大量半随机点集合组成。在这个点集合中，我试图找到最接近点密度最高的区域的点。

如高性能标记所回答；

最直接的事情就是划分你的子集 欧几里得空间分解为许多小单位体积（体素）并计数 每一项有多少分。点数最多的体素 是点密度最高的地方。也许最初 将您的空间划分为 2 x 2 x 2 体素，然后选择体素 最多的点和细分，直到你的标准是 满意。

Mark 建议我使用

triplequad

来实现此目的，但这不是我熟悉或理解的功能。有谁能告诉我如何在 Matlab 中使用这个函数来实现我想要做的事情吗？

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例如，假设我有一个随机正态分布矩阵

A = randn([300,300,300])

，我如何使用

triplequad

来找到我正在寻找的点？因为据我目前的了解，在使用它时，我还必须为

triplequad

提供一个函数

fun

。这个问题应该用哪个函数？

Answer 1

这是一个不使用

triplequad

的答案。

为了说明的目的，我定义了一个这样的数据数组：

A = rand([30,3])*10;

这给了我 30 分，均匀分布在方框中

(0:10,0:10,0:10)

。请注意，在本说明中，3D 空间中的点由

A

中的每一行表示。现在为每个体素中的点数定义一个 3D 数组：

counts = zeros(10,10,10)

这里我选择了 10x10x10 的体素数组，但这只是为了方便，在每个维度中选择其他数量的体素只会稍微困难一点，而且不必有沿每个轴的体素数量相同。然后是代码

for ix = 1:size(A,1)
   counts(ceil(A(ix,1)),ceil(A(ix,2)),ceil(A(ix,3))) = counts(ceil(A(ix,1)),ceil(A(ix,2)),ceil(A(ix,3)))+1
end

将计算

counts

中每个体素的点数。

编辑

不幸的是，我今天下午必须做一些工作，直到稍后才能继续与

triplequad

解决方案进行角力。希望在此期间一切顺利。