我正在使用混合隐马尔可夫模型 (MHMM)来聚类我的数据。为此，我在 R 中使用了包“ seqHMM ”。我的问题是是否可以获得每个集群内的实际观察结果。
例如，在我的分析之后，我有 3 个集群，我想在每个集群中找到确切的观察结果，这可能吗？
例子：
起初，我创建了三个 HMM，它们的转移概率分别为sc_init1、sc_init2、sc_init3和sc_trans1、sc_trans2、，sc_trans3最后分别具有发射概率sc_emiss1、。然后我将它们组合成具有三个集群的 MHMM，如下所示：sc_emiss2sc_emiss3
mhmm_init <- list(sc_init1, sc_init2, sc_init3)
mhmm_trans <- list(sc_trans1, sc_trans2, sc_trans3)
mhmm_emiss <- list(sc_emiss1,sc_emiss2, sc_emiss3)
mhmm<- build_mhmm(observations=seq, transition_probs=mhmm_trans, emission_probs=mhmm_emission, initial_probs=mhmm_initial, cluster_names = c("Cluster 1", "Cluster 2", "Cluster 3”))
我的数据seq是纵向数据。现在模型已经构建好了，我用如下fit_model函数估计了模型参数
set.seed(1011) #1011
mhmm_fit <- fit_model(mhmm, local_step = TRUE, threads = 1,
control_em = list(restart = list(times =10)))
mhmm_final <- mhmm_fit$model
通过使用mhmm_final，我可以获得关于我的三个集群中的每一个的一些信息，例如转移概率、初始概率和发射概率。例如，如果我想获得集群 1 的这些估计值，我可以使用以下代码轻松获得它们：
mhmm_final$transition_probs$`Cluster 1`
mhmm_final$emission_probs$`Cluster 1`
mhmm_final$initial_probs$`Cluster 1`
我的问题是如何在每个集群中获得观察结果。有一个代码可用于观察，mhmm_final$observations但是这行代码为我提供了所有三个集群中的所有观察结果。我想在每个集群中找到确切的观察结果，在本例中为集群 1。
假设我有 10 个序列（seq 1、seq 2、seq 3、seq 4、seq 5、seq 6、seq 7、seq 8、seq 9、seq 10），我用这种方法将它们分成三组。我想知道这些序列中的每一个属于哪个集群。