オリジナルリンク：http://tecdat.cn/?p=7973
ベイズ確率モデルは、連続的な多変数データをセグメント化するための隠れマルコフモデルです。このモデルは、隠された一連の生成されたデータを説明しています。各状態は、特定の混合比率と状態共有場所/分散パラメータを有する有限混合の裾の重い分布です。
モデルのすべてのパラメータは、共役事前分布を備え、そしてベイジアン望ましい最大と本質的に類似している（VB）推論学習アルゴリズムを変化させることによって。このアルゴリズムは、外れ値に対してロバストで、欠損値が許容可能です。
記事は、未知のBRHMMからのデータのシーケンスパラメータセットを生成し、これらのデータからのみ生成彼らのモデルを推定します。結果は、時系列としてプロットされています
状態、シンボルや機能の設定数
NumState=2;
NumSym=3;
NumFeat=5;
シーケンスの数、各ポイント、および欠損値を設定します
NumSeq=2;
NumPoint=100;
NumMiss=20;パラメータ生成オプションを設定します。TransParam = 1/5
EmissParam=1/5;
LocParam=2;
DispParam=5;サンプリングオプションを設定します
NumDeg=5;
NumObs=1000;印刷および表示状態
fprintf('\n')
fprintf('Sampling data ... ')サンプリングのための生成パラメータ
[Trans,Emiss,Loc,Disp]=GenParam(NumState,NumSym,NumFeat,...
TransParam,EmissParam,LocParam,DispParam);
サンプリングのためのモデルを作成します。
Obj= bhnn(NumState,NumSym,NumFeat);
設定ハイパー
Obj.TransWeight=Trans;
Obj.TransStren(:)=NumObs;
Obj.EmissWeight=Emiss;
Obj.EmissStren(:)=NumObs;
Obj.CompLoc=Loc;
Obj.CompScale(:)=NumObs;
Obj.CompDisp=Disp;
Obj.CompPrec(:)=max(NumObs,NumFeat);ランダムサンプリングデータと値を削除します
更新状況
fprintf('Done\n')
fprintf('Estimating model ... ')推定モデルの作成
Obj=BHMM(NumState,NumSym,NumFeat);
制約遷移パラメータ
Obj.TransWeight=Trans;
Obj.TransStren(:)=NumObs;そして、状態確率推定モデル
更新状況
結果を描きます
% 更新状态
fprintf('Done\n')
fprintf('\n')
end 
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