В чем практическое применение принципа Дирихле в анализе данных?

Принцип Дирихле находит практическое применение в анализе данных, в частности в машинном обучении. libeldoc.bsuir.by en.wikipedia.org

Некоторые области использования:

• Кластеризация объектов. www.machinelearning.ru Принцип Дирихле применяется, когда неизвестно число кластеров. www.machinelearning.ru
• Тематическое моделирование. www.machinelearning.ru dzen.ru Например, латентное размещение Дирихле (LDA) позволяет выявить заданное количество тем в корпусе текстов. libeldoc.bsuir.by dzen.ru В основе метода лежит предположение, что каждый документ представляет собой комбинацию ограниченного числа тем, а каждая тема — это распределение вероятностей для слов. libeldoc.bsuir.by dzen.ru
• Обработка естественного языка. en.wikipedia.org Процессы Дирихле используются, когда желательно рассматривать словарный запас как бесконечный дискретный набор. en.wikipedia.org
• Компьютерное зрение. www.machinelearning.ru Модели, связанные с процессами Дирихле, применяются для сегментации изображений и вычитания фона. www.machinelearning.ru
• Биоинформатика. en.wikipedia.org Процессы Дирихле используются при моделировании данных, которые имеют тенденцию повторять предыдущие значения. en.wikipedia.org
• Регрессионный анализ интервальных данных. cyberleninka.ru Принцип Дирихле применяется для построения регрессионных зависимостей по интервалам данных, которые часто имеют интервальный характер из-за неточности измерений. cyberleninka.ru