分层Dirichlet过程（HDP）的理解

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#HDP

本文通过Chinese Restaurant Franchise和Stick Breaking构造深入解析分层Dirichlet过程（HDP），并对比了HDP与主题模型LDA的异同，帮助读者深化对HDP的理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

承接这几篇而来
《 由中餐馆过程（CRP）理解狄利克雷过程（DP）》
http://blog.youkuaiyun.com/sysuhu/article/details/53725696
《 从折棍子（Stick Breaking）模型到狄利克雷过程（DP）》
http://blog.youkuaiyun.com/sysuhu/article/details/54287684
《 关于Dirichlet过程混合模型（DPMM）的理解》
http://blog.youkuaiyun.com/sysuhu/article/details/54378389

Chinese Restaurant Franchise构造

先放出该构造下的图模型


这里写图片描述

关于它的一个直观意义，一直看得不大明白，后续再补。

Stick Breaking构造

图模型表示如下


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59、HDP-HSMM的介绍
view3的博客
07-02 33
本文详细介绍了分层狄利克雷过程隐半马尔可夫模型（HDP-HSMM），该模型结合了分层狄利克雷过程（HDP）和隐半马尔可夫模型（HSMM）的优势，能够处理状态数量未知的复杂序列数据。文章涵盖了HDP-HSMM的基本原理、核心优势、具体应用案例（如语音识别、人体活动识别和网络流量特征化）、实现细节（包括前向-后向算法、维特比算法等）以及未来发展方向（如模型复杂度简化和计算效率优化）。通过这些内容，旨在帮助读者更好地理解和应用这一强大的贝叶斯非参数模型。
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HDP非参主题模型 Java版
10-24
HDP非参主题模型Java版，包含原版代码，及自己在使用过程中的根据自己需要而修改的版本，去掉了很多无用的信息（作者、版权等），只保留了输入词频矩阵和文档编号，如有模型本身之外的任何疑问，请联系我：lilanbin@live.cn
HDP分层狄利克雷过程
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学习 参考：【博客】、【博客】、【博客】 适合做数据的聚类，每个进餐厅的人选择一张桌子就坐，每个桌子有第一个人点一道菜以后所有这张桌子上的人共同享用，数据也是类似，对每个数据进入系统，选择一个新话题或者加入一个旧话题得概率表示。 参考论文：【分层 Dirichlet 过程及其应用综述】 DP解决一组数据的聚类，HDP分层DP解决多组数据得聚类问题。 ...
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三层Dirichlet 过程(非参贝叶斯模型)-来自Machine Learning
qy20115549的博客
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八卦点HDP模型吧
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10-26 7354
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qy20115549的博客
06-23 8383
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