DPM implementation

0. File and Directorys src/ 源代码 src/main.py 程序入口 src/data.py 数据相关：产生数据，获取数据内容... src/crp.py CRP, gibbs_sampling, sample z Φ src/mathutils.py 数学公式，随机函数 src/evalue.py Evalutation需要记录的数据， 结果显示

result/ 数据和结果 result/data.png 产生的数据 result/evaluation.png 结果

1. How to Generate Data 提前人工制定gauss分布的均值为, gauss_mean = [ (2.0, 2.0), (-2.0, 1.5), (-0.1, -2.5)] 然后numpy.random.normal 生成，生成的数据符合给定的gauss_mean的高斯分布。 具体的生成数据的函数在 data.py 中的gen_data()函数

2. Main functions 2.1 生成数据 Data.gen_data(data_size, class_size, gauss_mean), class_size表示数据的类数，每一类的数据都满足给定的gauss_mean的高斯分布 data_size表示每类数据的个数

2.2 初始化CRP，将数据预分类，随机分类，分到每个类的概率均等，初始类的个数就是数据的个数 CRP.init_partition()

2.3 迭代 gibbs_sampling ，指定迭代次数为niter for _it in range(niter): CRP.gibbs_sampling() # 对数据依次进行gibbs_sampling, CRP inference Evalue.dovalue() # 记录evalutation需要的结果

3. Run python main.py

4. Evaluation D(K;a), M-dis1 , M-dis2 的结果在 ./result/evaluation.png 产生的数据在 ./result/data.png