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怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）

之前的回答特别好，但是我想提供另一个角度来思考狄利克雷过程。
同样，我也想先从狄利克雷过程的motivation开始说起，如果我们有一些数据，这些数据是从几个高斯分布中得出的，也就是混合高斯模型中得出的，比如下图这样
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但是呢，我们并不知道混合高斯模型中到底有多少个高斯分布，它可能是这样
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也可能是这样
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在这个情况下，最大期望算法并不能解决这个问题，所以我们就需要狄利克雷过程来帮助我们。现实生活中的例子可以是，我有一堆论文但是我不知道这些论文到底讨论了多少论题。
首先，需要明确的是我们使用狄利克雷过程是想解决聚类的问题，有多少类我并不知道。我们从最极端的例子开始考虑，假设有 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
个数据怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
，每个数据都是从不同的分布产生的 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
。那么，每一个分布会有对应自己的参数 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
，例如 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
是高斯分布，那么 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
。 既然， 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
是分布 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
产生的， 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
又可以用 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
来定义，那么我们可以对 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
建模。假设 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
是遵循某一个分布 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
，我们想想当 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
是连续分布的时候 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
，这也就是我之前假设的，每个数据都来自不同的分布。但是，这个假设并不是我们想要的，我们想要解决的是聚类问题。所以，我们就想到构造一个离散的分布 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
使得 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
，而且 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
要和 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
长得非常像。这个离散分布 怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）
就服从狄利克雷过程，也就是 【怎样简单易懂地解释狄利克雷过程（Dirichlet Process）】


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