matlab隐马尔科夫工具箱训练模型代码
时间: 2023-05-28 09:05:44 浏览: 220
以下是一个简单的使用MATLAB隐马尔科夫工具包(HMM)训练模型的代码示例:
% 假设我们有一个观察序列X,其中每个观察值都是1、2或3。
% 我们将使用HMM工具箱训练一个3状态模型。
% 设置观察序列X
X = [1 2 3 1 2 3 1 2 3];
% 定义HMM模型参数
nStates = 3; % 状态数
nSymbols = 3; % 观察值数
prior = normalise(rand(nStates,1)); % 初始状态概率
transmat = mk_stochastic(rand(nStates,nStates)); % 状态转移矩阵
obsmat = mk_stochastic(rand(nStates,nSymbols)); % 观察概率矩阵
% 训练模型
[LL, prior2, transmat2, obsmat2] = dhmm_em(X, prior, transmat, obsmat, 'max_iter', 100);
% 输出结果
disp('原始模型:');
disp(['初始状态概率:', num2str(prior)]);
disp(['状态转移矩阵:', num2str(transmat)]);
disp(['观察概率矩阵:', num2str(obsmat)]);
disp('训练后的模型:');
disp(['初始状态概率:', num2str(prior2)]);
disp(['状态转移矩阵:', num2str(transmat2)]);
disp(['观察概率矩阵:', num2str(obsmat2)]);
% 可视化结果
figure;
subplot(3,1,1);
imagesc(prior);
title('原始模型初始状态概率');
subplot(3,1,2);
imagesc(transmat);
title('原始模型状态转移矩阵');
subplot(3,1,3);
imagesc(obsmat);
title('原始模型观察概率矩阵');
figure;
subplot(3,1,1);
imagesc(prior2);
title('训练后模型初始状态概率');
subplot(3,1,2);
imagesc(transmat2);
title('训练后模型状态转移矩阵');
subplot(3,1,3);
imagesc(obsmat2);
title('训练后模型观察概率矩阵');
% 计算对数似然
LL2 = dhmm_logprob(X, prior2, transmat2, obsmat2);
disp(['训练后模型对数似然:', num2str(LL2)]);
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