我正在寻找一个多变量 GMM 的 C++ 实现，它使用基于 Gibbs 采样的方法来拟合/分类（而不是通常的基于 EM），以便能够充分利用先验信息并添加约束。通常称为狄利克雷过程高斯混合模型或 DPGMM。
我已经在 Matlab 中实现了这个，但没有花时间转换这个代码（是的，我的代码使用内置的 matlab 编码器进行转换，但它目前依赖于各种额外的 Matlab 库）。效率也很重要，我将每秒多次将 GMM 拟合到大型数据集。
因此，我很想知道那里是否已经有众所周知的高效代码。初始搜索没有返回太多。