یا HDP در و یک مدل در و است که قابلیت‌های بسیاری در خوشه بندی داده‌ها دارد. 
این مدل از برای هر دسته از داده‌ها استفاده می‌کند که دارای یک توزیع پایه مشترک هستند که آن نیز به نوبهٔ خود از یک انتخاب شده‌است. این مدل این امکان را می‌دهد تا بعضی از شاخه دارای اشتراک‌هایی با هم داشته باشند.
 این مدل مخصوص داده‌هایی است که دارای گروه‌بندی هستند، مانند آنچه در وجود دارد، یعنی داده‌هایی که دارای گروه‌های مختلف هستند. یعنی مجموعه‌ای از فایل‌های متنی که هر کدام تشکیل شده از کیفی از کلمات هستند. گروه‌ها با
 
مشخص می‌شوند که هرگروه تشکیل شده از داده‌های
 
است.
 در HDP توزیع پایه را با نشان می‌دهیم که توزیع پیشین روی داده هاست و پارامتر تراکم که مقدار خوشه‌ها را کنترل می‌کند. گروه -ام با مشخص می‌شوند که توسط فرایند دیریکله بدست می‌آید:
 
که در آن
 
پارامتر تراکمی مربوط به گروه مربوط است و توزیع پایه مشترک بین تمام گروه هاست که خود یک فرایند دیریکله است
 
با پارامتر و توزیع پایه . به ازای هر داده یک : در نظر می‌گیریم.
 
 می‌دانیم که نمونه برداری از فرایند دیریکله در حقیقت مقادیری هستند که دارای مجموع یک هستند؛ لذا می‌توان را به صورت زیر نشان داد:
 
که تشکیل شده از بی‌نهایت مقدار است و مجموع جرم‌های برابر با یک است. خود نیز به نوبهٔ خود توزیع پایه برای فرایند دیریکله مربوط به خوشه هاست.
یعنی هر 
دارای توزیع پایه 
هستند که فرم زیر نوشته می‌شوند:
 
 
 این مدل در حقیقت یک نوع تعمیم غیرپارامتری از است. در این مدل در حقیقت، هر گروه، یک متن است و هر خوشه یک عنوان است، طوری‌که هر متن در حقیقت مخلوطی از تعدادی عنوان است. این مدل همچنین جزئی اساسی در ساختار است که در آن تعداد حالت‌های مخفی است و از روی داده‌های یادگرفته می‌شود (نسخه غیر-پارامتری )
 می‌توان HDP را در جهت‌های مختلفی تعمیم داد. می‌توان فرایند دیریکله را با جایگزین کرد که بدست خواهد آمد. در مدل می‌توان چندین مرتبه باشد.
{"title": "فرایند دیریکله سلسله‌مراتبی", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D9%81%D8%B1%D8%A7%DB%8C%D9%86%D8%AF_%D8%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C%DA%A9%D9%84%D9%87_%D8%B3%D9%84%D8%B3%D9%84%D9%87%E2%80%8C%D9%85%D8%B1%D8%A7%D8%AA%D8%A8%DB%8C&oldid=25769162", "language": "fa"}