DP-GMM（狄利克雷过程高斯混合模型）

DP-GMM结合了狄利克雷过程（DP）和高斯混合模型（GMM）。DP是一个随机过程，其样本是概率分布，常用于非参数贝叶斯建模。在DP-GMM中，DP作为混合权重的先验，允许模型在数据支持下无限增加组件，但通过中国餐馆过程（CRP）实现有效的后验推断。推断方法包括MCMC和变分推断。该模型能自动确定聚类数，避免了模型选择问题，广泛应用于无监督聚类和密度估计。