MATLAB实现的Dirichlet Process混合模型聚类与参数推断系统

资 源 简 介

本项目提供完整的非参数贝叶斯聚类解决方案，基于Dirichlet Process混合模型实现自动聚类数量确定和高维数据处理。系统支持模型参数估计，适用于无先验类别数的数据分析场景。

详 情 说 明

基于Dirichlet Process的混合模型聚类与参数推断系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Dirichlet Process混合模型（DPMM）框架，主要用于非参数贝叶斯聚类分析。系统能够自动确定数据的最佳聚类数量，无需预先指定类别数。支持高维数据聚类、模型参数估计、后验分布采样以及聚类结果可视化。包含吉布斯采样和变分推断两种推理算法，适用于大规模数据集处理。

功能特性

• 自动聚类数量确定：基于Dirichlet Process的非参数特性，无需预先指定聚类数目
• 多推理算法支持：提供吉布斯采样（MCMC）和变分贝叶斯推断两种算法选择
• 高维数据处理：支持多维连续型数值数据的聚类分析
• 缺失值处理：能够处理包含缺失值的数据集
• 参数估计与不确定性量化：输出聚类参数及后验分布
• 全面的可视化分析：提供聚类结果、收敛诊断、后验分布等多种图表
• 模型比较功能：通过计算模型证据（对数边缘似然）进行模型选择

使用方法

数据输入要求

• 数据格式：N×D维数值矩阵，N为样本数量，D为特征维度
• 数据类型：连续型数值数据，支持缺失值（NaN表示）
• 可选参数：浓度参数α、基分布参数、最大聚类数上限等

基本操作流程

1. 准备数据文件（推荐CSV格式）
2. 设置模型参数和推理算法选项
3. 运行主程序进行聚类分析
4. 查看输出结果和可视化图表

输出结果

• 聚类标签（1×N向量）
• 每个聚类的分布参数（如均值和协方差）
• 模型证据（对数边缘似然值）
• 收敛诊断图表
• 聚类散点图、后验分布图、聚类数演化图

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 优化工具箱（用于变分推断算法）

硬件建议

• 内存：至少8GB（处理大规模数据集建议16GB以上）
• 存储空间：1GB可用空间
• 处理器：支持向量运算的现代CPU

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了数据加载与预处理、Dirichlet Process混合模型初始化、吉布斯采样和变分推断两种算法的完整推理流程、聚类结果的后处理与分析，以及多种可视化图表的生成与输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保聚类分析流程的顺利执行。