狄利克雷过程混合模型

这篇博文是使用狄利克雷过程混合模型进行聚类系列的第四部分。在之前的文章中，我们讨论了有限狄利克雷混合模型，并对其模型的极限取为无限 k 个聚类，这引出了狄利克雷过程。如我们所见，我们的目标是构建一个混合模型，它不需要我们从一开始就指定 k 个聚类/组件的数量。在介绍了狄利克雷过程的不同表示之后，现在是时候实际使用 DP 来构建一个使我们能够执行聚类的无限混合模型了。本文的目标是定义狄利克雷过程混合模型，并讨论中餐馆过程和吉布斯抽样的使用。如果您还没有阅读过之前的文章，强烈建议您阅读，因为这个主题有点理论性，需要对模型的构建有很好的理解。

使用狄利克雷过程混合模型进行聚类 呈现狄利克雷过程的不同表示

更新：Datumbox 机器学习框架现已开源并可免费下载。查看 com.datumbox.framework.machinelearning.clustering 包以查看狄利克雷过程混合模型在 Java 中的实现。

更新：Datumbox 机器学习框架现已开源并可免费下载。查看 com.datumbox.framework.machinelearning.clustering 包以查看狄利克雷过程混合模型在 Java 中的实现。 下载

1. 狄利克雷过程混合模型的定义

使用狄利克雷过程使我们能够拥有具有无限组件的混合模型，可以将其视为将有限模型的极限 k 取为无穷大。假设我们有以下模型：

公式 1：狄利克雷过程混合模型

_{i i i}

图 1：狄利克雷过程混合模型的图形模型

₀ 信念强度 _{0 0 i i i i i i i i 0 以指数方式增加 k 个分量} i _{i i i i i i 方程 2：带有 CRP 的混合模型}

i

_{i i 0 i i j i j j}