python实现维特比算法
时间: 2023-12-04 20:38:37 浏览: 43
维特比算法是一种用于隐马尔科夫模型中求解最可能的状态序列的算法。下面是Python实现维特比算法的示例代码:
```python
import numpy as np
def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
V = [{}]
path = {}
for y in states:
V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y][obs[0]]
path[y] = [y]
for t in range(1, len(obs)):
V.append({})
newpath = {}
for y in states:
(prob, state) = max((V[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]], y0) for y0 in states)
V[t][y] = prob
newpath[y] = path[state] + [y]
path = newpath
(prob, state) = max((V[len(obs) - 1][y], y) for y in states)
return (prob, path[state])
# 示例
obs = [0, 1, 2] # 观测序列
states = ['健康', '发烧'] # 隐藏状态
start_p = {'健康': 0.6, '发烧': 0.4} # 初始概率
trans_p = {'健康': {'健康': 0.7, '发烧': 0.3}, '发烧': {'健康': 0.4, '发烧': 0.6}} # 转移概率
emit_p = {'健康': {0: 0.5, 1: 0.4, 2: 0.1}, '发烧': {0: 0.1, 1: 0.3, 2: 0.6}} # 发射概率
prob, path = viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p)
print("观测序列:", obs)
print("最可能的状态序列:", path)
print("概率:", prob)
```
在上面的示例代码中,我们定义了一个`viterbi`函数,它接受观测序列、隐藏状态、初始概率、转移概率和发射概率作为输入,并返回最可能的状态序列和对应的概率。在函数内部,我们使用了一个`V`列表来保存每个时间步骤的最大概率,使用一个`path`字典来保存每个状态的最大概率路径。在计算过程中,我们使用了动态规划的思想,通过递推计算每个时间步骤的最大概率和对应的路径。最后,我们返回最后一个时间步骤的最大概率和对应的状态路径,即为最可能的状态序列。