R语言 VBmix包 varbayes()函数中文帮助文档(中英文对照)

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varbayes(VBmix)
varbayes()所属R语言包：VBmix

                                         varbayes
                                         varbayes

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

estimates the variational posterior distribution of a GMM on data using the variational EM algorithm (see references). A lower bound is calculated and monitored at each iteration. This posterior can be used for various purposes (e.g. MC proposal distribution). It can be transformed using extractSimpleModel, outputing a GMM.
估计变后验分布的数据进行训练，用变分EM算法（请参阅参考资料）。的下界是在每一次迭代计算和监测。此后路可以被用于各种目的（例如，MC建议分布）。可以使用extractSimpleModel，允许输出GMM转换。


用法----------Usage----------


varbayes(data, ncomp, thres = 0.1, maxit = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：data
matrix of row-elements.  
矩阵的行元素。


参数：ncomp
number of components in the posterior.  
后路中的组件数量。


参数：thres
threshold for lower bound variations between 2 iterations. Convergence is decided if this variation is below thres.  
阈值下限2次迭代之间的差异。如果这种变化是低于THRES，决定收敛。


参数：maxit
if NULL, the stopping criterion is related to thres. If not NULL, maxit iterations are performed.  
如果为NULL，则停止条件相关的THRES。如果不为NULL，麦克斯特迭代进行。


值----------Value----------

estimated posterior with ncomp components. Structured in a list object as follows:
估计后NCOMP组件。结构列表中的对象，如下所示：


参数：alpha
hyperparameters influencing the active components in the posterior.
在后的超影响活性组分。


参数：beta
hyperparameters regarding shaping of the Normal-Wishart posteriors.
的超塑造的正常威沙特的后验概率。


参数：nu
hyperparameters regarding shaping of the Normal-Wishart posteriors.
的超塑造的正常威沙特的后验概率。


参数：mean
hyperparameters regarding shaping of the Normal-Wishart posteriors.
的超塑造的正常威沙特的后验概率。


参数：wish
hyperparameters regarding shaping of the Normal-Wishart posteriors.
的超塑造的正常威沙特的后验概率。


（作者）----------Author(s)----------



Pierrick Bruneau




参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

classicEM extractSimpleModel
classicEM extractSimpleModel


实例----------Examples----------


temp <- varbayes(irisdata, 20)

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