我正在寻找 R 中的 HMM 实现来分析字符串中的状态，并且 HMM 库似乎运行缓慢，然后我正在使用 RHmm 库。
我的数据是一串 1953138 个符号 (U,D,N)
这是我的数据样本：
string <- sample(c("D","U","N"),1953138,replace=T)
拟合 HMM
HMM <- HMMFit(string,dis="DISCRETE",nStates=3)$HMM
运行维特比，这是我得到错误的地方
viterbi_results <- viterbi(HMM,string)
#Error: protect(): protection stack overflow
但是，如果我只使用字符串 viterbi() 的一个子集就可以了：
viterbi_results <- viterbi(HMM,string[1:49963])
实际上，如果我尝试运行：
viterbi_results <- viterbi(HMM,string[1:49964])
#Error: protect(): protection stack overflow
我得到相同的堆栈溢出错误，然后向量中的 49964 个元素是限制
我认为问题可能与 --max-ppsize 的默认 R 选项是 50000 的事实有关，但是将此参数更改为它的限制 --max-ppsize 500000 并不能#fix 问题。然而 viterbi() 中的向量限制确实增加了，它从 49964 个元素增加到字符串向量中的 499960 个元素左右。
我尝试分块运行维特比算法。首先，我将字符串拆分为 49960 个元素的块并将 viterbi 应用于每个元素，但我得到了同样的错误
list_string <- split(string, ceiling(seq_along(string)/49960))
viterbi_results <- lapply(list_string,function(x) viterbi(HMM,x)$states)
#Error: protect(): protection stack overflow
在 stackoverflow 中，我发现了与我遇到的LINK类似的问题。显然问题的根源是不需要的循环内的保护。我跳进了 viterbi 函数的 c++ 源代码，但没有一个 PROTECT。
我也试过ulimit -s unlimited了，但我得到了同样的错误。
我正在使用 1009 GB RAM 内存的 unix
链接到RHmm 包
非常感谢您的帮助！