R语言dirichletprocess包说明文档（版本 0.4.0）

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dirichletprocess-package 用于拟合贝叶斯非参数模型的灵活包。
AlphaPriorPosteriorPlot dirichletprocess对象的诊断图
AlphaTraceplot dirichletprocess对象的诊断图
BetaMixture2Create 创建一个边界为零的Beta混合。
BetaMixtureCreate 创建Beta混合分布。
Burn 将burn-in添加到dirichletprocess对象
ChangeObservations 改变拟合Dirichlet过程的观测值。
ClusterComponentUpdate 更新Dirichlet进程的组件
ClusterComponentUpdate.conjugate 更新Dirichlet进程的组件
ClusterComponentUpdate.hierarchical 更新Dirichlet进程的组件
ClusterLabelPredict 预测一些新数据的聚类标签。
ClusterParameterUpdate 更新Dirichlet进程的簇参数。
ClusterTraceplot dirichletprocess对象的诊断图
DiagnosticPlots dirichletprocess对象的诊断图
DirichletHMMCreate 建立一个通用的Dirichlet过程隐马尔可夫模型
dirichletprocess 用于拟合贝叶斯非参数模型的灵活包。
DirichletProcessBeta 贝塔分布的Dirichlet过程混合。
DirichletProcessBeta2 具有均匀Pareto基测度的Beta分布的Dirichlet过程混合。
DirichletProcessCreate 创建Dirichlet进程对象
DirichletProcessExponential 创建指数的Dirichlet混合
DirichletProcessGaussian 创建一个高斯的Dirichlet混合
DirichletProcessHierarchicalBeta 创建Beta分布的层次Dirichlet混合
DirichletProcessHierarchicalMvnormal2 创建半共轭多元正态分布的层次Dirichlet混合
DirichletProcessMvnormal 创建多元正态分布的Dirichlet混合。
DirichletProcessMvnormal2 创建一个具有半共轭先验的多元正态分布的Dirichlet混合。
DirichletProcessWeibull 创建威布尔分布的Dirichlet混合
ExponentialMixtureCreate 创建指数混合分布
Fit 拟合Dirichlet进程对象
Fit.markov 拟合隐马尔可夫Dirichlet过程模型
GaussianMixtureCreate 创建正态混合分布
GlobalParameterUpdate 更新层次Dirichlet进程对象的参数。
HierarchicalBetaCreate 为分层Beta-Dirichlet进程对象创建混合对象。
HierarchicalMvnormal2Create 为分层半共轭多元正规Dirichlet过程对象创建混合对象。
Initialise 初始化Dirichlet进程对象
Likelihood 混合分布可能性
Likelihood.beta 混合分布可能性
Likelihood.beta2 混合分布可能性
Likelihood.exponential 混合分布可能性
Likelihood.mvnormal 混合分布可能性
Likelihood.mvnormal2 混合分布可能性
Likelihood.normal 混合分布可能性
LikelihoodDP Dirichlet过程对象的可能性
LikelihoodFunction Dirichlet过程对象的似然函数。
LikelihoodTraceplot dirichletprocess对象的诊断图
MixingDistribution 创建混合分布对象
Mvnormal2Create 利用半共轭先验知识建立多元正态混合分布
MvnormalCreate 建立多元正态混合分布
PenalisedLikelihood 计算使惩罚可能性最大化的参数。
PenalisedLikelihood.beta 计算使惩罚可能性最大化的参数。
PenalisedLikelihood.default 计算使惩罚可能性最大化的参数。
piDirichlet Dirichlet过程的断棒表示。
plot.dirichletprocess 绘制Dirichlet进程对象
plot_dirichletprocess_multivariate 绘制Dirichlet进程对象
plot_dirichletprocess_univariate 绘制Dirichlet进程对象
PosteriorClusters 生成Dirichlet过程的后簇
PosteriorDraw 从后验分布中提取
PosteriorDraw.exponential 从后验分布中提取
PosteriorDraw.mvnormal 从后验分布中提取
PosteriorDraw.mvnormal2 从后验分布中提取
PosteriorDraw.normal 从后验分布中提取
PosteriorDraw.weibull 从后验分布中提取
PosteriorFrame 从Dirichlet过程对象计算后验平均值和分位数。
PosteriorFunction 生成Dirichlet函数的后验函数
PosteriorParameters 计算共轭先验的后验参数。
PosteriorParameters.mvnormal 计算共轭先验的后验参数。
PosteriorParameters.normal 计算共轭先验的后验参数。
Predictive 计算先验知识对数据的预测能力。
Predictive.exponential 计算先验知识对数据的预测能力。
Predictive.mvnormal 计算先验知识对数据的预测能力。
Predictive.normal 计算先验知识对数据的预测能力。
print.dirichletprocess 打印Dirichlet进程对象
PriorDensity 计算混合分布的先验密度
PriorDensity.beta 计算混合分布的先验密度
PriorDensity.beta2 计算混合分布的先验密度
PriorDensity.weibull 计算混合分布的先验密度
PriorDraw 从先前分配中提取
PriorDraw.beta 从先前分配中提取
PriorDraw.beta2 从先前分配中提取
PriorDraw.exponential 从先前分配中提取
PriorDraw.mvnormal 从先前分配中提取
PriorDraw.mvnormal2 从先前分配中提取
PriorDraw.normal 从先前分配中提取
PriorDraw.weibull 从先前分配中提取
PriorParametersUpdate 更新混合分布的先验参数
PriorParametersUpdate.beta 更新混合分布的先验参数
PriorParametersUpdate.weibull 更新混合分布的先验参数
rats 大鼠肿瘤发生率
StickBreaking Dirichlet过程的断棒表示。
true_cluster_labels 当簇参数和全局参数匹配时，在任何维度中标识正确的簇标签。
UpdateAlpha 更新Dirichlet过程浓度参数。
UpdateAlpha.default 更新Dirichlet过程浓度参数。
UpdateAlpha.hierarchical 更新Dirichlet过程浓度参数。
UpdateAlphaBeta 更新隐马尔可夫Dirichlet过程模型的alpha和beta参数。
WeibullMixtureCreate 创建威布尔混合分布。
weighted_function_generator 生成加权函数。