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。