hmm隐马尔可夫模型代码

HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）是一种统计建模工具，用于处理序列数据，特别适用于自然语言处理、语音识别等领域，因为它可以捕捉到数据背后的隐藏状态过程。以下是一个简单的Python HMM代码片段示例，使用了`pyhsmm`库：

from pyhsmm.models import GaussianHMM
from pyhsmm.basic.distributions import Gaussian

# 定义HMM参数
num_states = 3  # 隐藏状态数
obs_dim = 2   # 观察维度（比如二维平移）
init_state_distn = Gaussian(np.zeros(obs_dim), np.eye(obs_dim))  # 初始状态分布
transmat = np.array([[0.7, 0.2, 0.1], [0.4, 0.5, 0.1], [0.1, 0.3, 0.6]])  # 状态转移概率矩阵
obs_distns = [Gaussian(np.zeros(obs_dim), np.eye(obs_dim) * 0.1 ** 2) for _ in range(num_states)]  # 每个状态的观察分布

# 创建并初始化HMM
model = GaussianHMM(num_states, obs_dim, init_state_distn=init_state_distn,
                    transmat=transmat, obs_distns=obs_distns)

# 训练模型 (这里通常需要一些观测序列)
model.fit(observation_sequence)

# 使用训练好的模型进行预测或生成新的序列
predicted_sequence = model.sample(100)  # 生成新的观测序列