问题标签 [seqhmm]

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

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

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：

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。

我有一系列数据（类似于蛋白质数据），我想使用隐藏马尔可夫模型（mhmm）的混合来对它们进行聚类。我选择seqHMM包来做。但是当我想训练一个 mhmm 模型时，它给出了这个错误：

FUN(X[[i]], ...) 中的错误：seqdata 应该是状态序列对象、事件序列对象或后缀树。使用 seqdef 或 seqecreate。

我试图为dat. 一个是正​​常序列，另一个是序列矩阵。例如：

和

我应该如何更改数据的格式以使其具有可读性build_mhmm？数据已经存在，我不想使用任何包重新创建它们。我想操纵它们并将它们作为正确的输入。

我正在尝试在 R 中实现 HMM。现在我的数据集中有 18 列。当我制作一个发射矩阵时，它给出了未定义列的错误，我不知道我在哪里做错了。

OP 在评论中发布的数据。

我们如何计算 R 中隐马尔可夫模型 (HMM) 的发射概率？

至于计算转移概率，我们使用函数

这个函数返回一个转移矩阵。示例数据是顺序数据。

有没有返回排放矩阵的函数？

我是 R 新手。在制作隐马尔可夫模型时，我们必须提供以下参数；初始概率、发射概率、过渡概率、观测值。但我收到以下错误

initial_probs 的长度不等于状态数

有人可以帮我解决这个错误吗？提前致谢

编辑：这是我在谷歌驱动器上上传的示例数据

谷歌驱动器上的示例数据

这是代码

正如标题所说 - 我在理解如何从连续发射隐马尔可夫模型生成样本/模拟数据时遇到问题 - 使用离散 HMM：s 你可以只用转换矩阵、概率发射矩阵和初始概率向量进行矩阵乘法。我很困惑我现在应该做什么。。

我有一个训练有素的模型 - 但没有“生成”功能。所以我得到了维特比序列并且忘记了要做什么。

我正在尝试使用 depmixS4 来估计面板数据的 HMM。

这是我的代码：

但是我在提供起始值时出错。我不知道如何在我的情况下提供起始值。

我必须建立蛋白质序列的 hmm 配置文件才能在机器学习项目中使用。我在许多参考论文中发现他们使用 hhblits 来创建这个配置文件 hmm 矩阵。但我只能找到搜索结果，而不是配置文件 hmm 矩阵。我是这方面的初学者，我知道 hhblits 在进行数据库搜索时使用和修改序列的这个 hmm 配置文件，但是从获得的结果来看，我不确定如何构建这些 hmm 配置文件矩阵。我正在使用以下链接 Hhblits 工具中提到的工具