我有一个由三维欧几里德空间中的大量点组成的数据集。在这个点集合中，我试图找到距离点密度最高的区域最近的点。
所以我的问题包括两个步骤：
1：确定点的分布密度最高
2：确定哪个点最接近1
第2点我可以管理，但我不知道如何解决第1点。我知道在Matlab中有很多密度估算函数，但我不确定哪一个是最合适的，或者直接使用。
有人知道吗？
我的统计命令有点生疏，但据我所知，这类问题需要进行多变量分析。有人建议我使用多变量核密度估计，但我不确定这是否是最好的解决方案。
答案 0 :(得分：1)
密度是每单位体积质量的量度。假设您的点数都具有相同的质量，那么我想，您可以尝试测量每单位体积的点数。因此，一种方法是将欧几里德空间的子集划分为许多小单位体积（让我们称之为像每个人一样的体素）并计算每个体积中有多少个点。点数最多的体素是点密度最高的地方。当然，这是一种数值整合。如果您的积分是根据某些分析函数分配的（我猜他们不是），您可以用铅笔和纸来解决问题。
您可以将此方法视为您想要的复杂，也许最初将您的空间划分为2 x 2 x 2体素，然后选择具有最多点的体素并依次细分，直到满足您的标准。
我希望这能让你从第1点开始;你似乎对第2点没问题，所以我现在就停止了。
修改
看起来好像triplequad可能就是你要找的东西。