Оптимизация времени вычислений для аппроксимации PDF на основе оценки плотности ядра

У меня есть код для поиска аппроксимации вектора в формате PDF на основе формулы для оценки ядра:
Я реализовал эту формулу в приведенном ниже коде (см. предыдущий вопрос). Однако этот код выполняется долго (используются два цикла). Не могли бы вы увидеть приведенный ниже код и помочь мне сделать его быстрее?

Это код:

function pdf_est=KDE()
close all;
%%Random values of 20 pixels, range=[1 256]
data=randi([1 256],1,20)-1; %// changed: "-1"

%% Estimate histogram%%%%% 
pdf_est=zeros(1,256);
z=256;

for i=0:z-1 %// changed_ subtracted 1 
    for j=1:length(data)
        pdf_est(i+1)=pdf_est(i+1)+Gaussian(i-data(j)); %// changed: "+1" (twice)
    end
end
%% Plot real histogram 1 to 256; binsize=1;
hold on
plot(0:255, imhist(uint8(data))./length(data),'r'); %// changed: explicit x axis
%% Plot histogram estimation
plot(0:255, pdf_est./length(data),'b'); %// changed: explicit x axis
hold off
function K=Gaussian(x)
   sigma=1; %// change? Set as desired
   K=1./(sqrt(2*pi)*sigma)*exp(-x^2./(2*sigma^2));