隐马尔可夫模型：hmmlearn库的使用

hmmlearn库实战：高斯HMM、GMMHMM与多项式HMM模型详解

最新推荐文章于 2024-12-29 16:18:04 发布

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#人工智能 #算法

本文详细介绍了如何在Python中使用hmmlearn库实现高斯HMM模型（基于连续观测），混合高斯模型（GMMHMM）以及多项式分布HMM模型（离散观测）。通过实例演示了参数设置、模型构建和解码过程。适合理解和应用HMM在序列数据分析中的实际操作。

hmmlearn库的使用

安装和使用

hmmlearn 一共实现了三种HMM模型类，按照数据的观测状态是离散的还是连续的可以划分为两类。GaussianHMM （高斯HMM模型）和GMMHMM（混合高斯模型）是观测状态为连续的模型。 MultinomialHMM（多项式分布HMM模型）是观测状态为离散的模型。这三种算法都可以被用来估计模型的参数。
Hmmlearn以前是scikit-learn项目中的一部分，现在已经是一个单独的python包，可以在安装好python的基础上，直接使用下述命令进行安装。

pip install hmmlearn

安装好对应的hmmlearn库之后，我们可以直接在python代码中进行导入。

from hmmlearn import hmm

⾼斯HMM模型

高斯HMM模型指的是假定序列的观测状态是符合高斯分布的。隐藏状态的初始分布为 $π{\boldsymbol{\pi}}$ ，对应的参数为“startprob_”。 $A{\bf{A}}$ 是隐藏状态转移概率矩阵，对应的参数为“transmat_”，但是由于此时的观测状态是连续值，因此无法直接给出观测状态概率矩阵 $B{\bf{B}}$ ，仅仅可以给出不同隐藏状态相对应的概率密度函数的参数。我们使用 $Σ{\bf{\Sigma }}$ 表示服从高斯分布的协方差矩阵，使用 $μ{\boldsymbol{\mu}}$ 表示服从高斯分布的期望向量。在hmmlearn对应的GaussianHMM中， “covars”表示 $Σ{\bf{\Sigma }}$ ，“means”表示不同隐藏状态对应的 $μ{\boldsymbol{\mu}}$ 形成的矩阵。

1.	import numpy as np
2.	from hmmlearn import hmm  
3.	startprob = np.array([0.6, 0.3, 0.1, 0.0])  
4.	# The transition matrix, note that there are no transitions possible  
5.

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