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MATLAB实现基于CRP的Dirichlet混合过程建模系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现了基于中式餐馆过程（CRP）的Dirichlet混合过程生成机制，支持通过参数α和基分布H模拟混合过程，并提供可视化界面展示客户分配与聚类动态演化，适用于非参数贝叶斯建模研究。
详 情 说 明
基于中式餐馆过程的Dirichlet混合过程建模与分析系统
项目介绍
本项目实现了一个基于贝叶斯非参数统计的Dirichlet混合过程建模系统，核心采用中式餐馆过程（Chinese Restaurant Process, CRP）进行聚类分配。系统能够模拟不同参数设置下的混合过程生成机制，提供完整的参数估计和可视化分析功能，支持与有限混合模型的对比分析，适用于无监督学习、聚类分析和概率建模研究。功能特性
- 完整生成机制：实现Dirichlet混合过程的完整生成流程，通过CRP进行动态聚类分配
- 参数灵活配置：支持浓度参数α（标量或向量）和基分布H的多样化设置
- 交互式可视化：提供CRP座位分配过程动画、聚类演化轨迹、参数收敛曲线等可视化展示
- 贝叶斯推断模块：集成马尔可夫链蒙特卡罗方法，实现对观测数据的后验参数估计
- 模型对比分析：支持与有限混合模型的性能比较，输出多种评估指标
使用方法
基本参数设置
设置浓度参数α（标量或标量向量）、基分布H（高斯分布、伽马分布等概率分布对象），定义观测数据的特征维度D。数据输入格式
输入观测数据为N×D维数值矩阵，其中N为样本数量，D为特征维度。支持CSV、MAT等标准数据格式。运行分析流程
- 配置模型参数和超参数（迭代次数、收敛阈值、先验分布参数）
- 运行主分析程序启动CRP聚类过程
- 查看实时生成的可视化结果和收敛诊断
- 获取聚类分配标签、组件参数估计和模型评估报告
输出结果解读
- 聚类分配：N×1类别标签向量，标识每个样本的簇归属
- 参数估计：各聚类组件的参数后验分布统计量
- 模型评估：边际似然值、聚类数量轨迹等量化指标
- 可视化输出：动态分配过程、聚类边界、收敛曲线等图形结果
系统要求
- 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+，Linux Ubuntu 16.04+
- 运行环境：MATLAB R2020a或更高版本
- 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox，Image Processing Toolbox（用于可视化）
- 内存要求：最低4GB RAM，推荐8GB以上（取决于数据规模）
- 存储空间：至少1GB可用磁盘空间
