我想使用 Gibbs 采样估计 Dirichlet 混合模型的参数，对此我有一些疑问：
狄利克雷分布的混合是否等同于狄利克雷过程？如果不是，它们的主要区别是什么？
另外，如果我想估计单个 Dirichlet 分布的参数，应该选择哪个参数分布作为贝叶斯框架中的先验？
在所有论文中，我发现使用 Dirichlet 先验估计多项分布。我可能需要使用多项式先验估计狄利克雷分布。
后验函数是否也采用 DIRICHLET(α+N) 的形式，类似于“使用 Dirichlet 先验估计多项分布”的情况？因为在似然函数的定义中没有考虑 iid 样本的概率密度函数的乘法。我再次无法理解为什么。
例如，如本文所述：http: //www.stat.ufl.edu/~aa/cda/bayes.pdf 或 http://research.microsoft.com/en-us/um/people/minka/papers/ minka-多项式.pdf
所以谢谢你的关注
我的数据是 Hyperion（一种高光谱遥感图像），我想使用 Dirichlet 源的混合执行高光谱解混合，我将应用 Gibbs 采样方法进行参数估计。我的数据尺寸为 (614*512*224)，这是 Cuprite Nevada 地区常用的 AVIRIS 传感器数据，几乎 200MB。此数据也可通过 ( http://aviris.jpl.nasa.gov/data/free_data.html ) 获得。不幸的是，我不知道如何发送我的数据。
我只是请你帮我完成我的博士论文的统计建模任务。如果您能帮助我解决建模中的困惑，我将不胜感激。
所有最好的索尔马兹