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贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。该模型将数据解释为一系列隐藏状态生成。每个状态都是重尾分布的有限混合,具有特定于状态的混合比例和共享的位置/分散参数。
该模型中的所有参数都配备有共轭先验分布,并通过变化的贝叶斯(vB)推理算法学习,其本质上与期望最大化相似。该算法对异常值具有鲁棒性,并且可以接受缺失值。
本文从未知的BRHMM生成一组数据序列 参数,并仅从这些数据中估算出 生成它们的模型。 结果绘制为 时间序列
设置状态,符号和特征的数量
设置序列数,每个序列点数和缺失值
设置参数生成选项。TransParam=1/5
设置采样选项
打印 和显示状态
生成用于采样的参数
创建用于采样的模型
设置超参数
采样数据并随机删除值
更新状态
创建估计模型
约束过渡参数
估计模型和状态概率
更新状态
绘制结果
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