中餐厅流程是查看狄利克雷流程的一种方式。它是分布之上的分布。有多种思考方式。一种看待它的方法是，当您绘制样本时，对于每个新样本：

• 将新样本分配给现有集群的概率是有限的
• 否则它将成为新集群中的第一个样本

因此，您不必指定有多少集群，这就是它是“非参数”的原因。但是，您必须指定每个新样本被分配到新集群的概率，因此有一个参数，例如alpha。

然后，您使用 DP（“Dirichlet 过程”）作为模型的一部分，为其提供数据，并使用某种方法来求解模型。通常，该模型在分析上是不可处理的，因此可以使用马尔可夫链蒙特卡罗或变分近似来解决它，并在给定数据和alpha参数的情况下对聚类数量进行一些估计。

请注意，我已经简化了一点：DP 是分布上的分布。上面抽取的样本对应于来自分布的单次抽取的样本。可以重复抽取样本的过程，以便从分布中的新抽取中抽取样本...