标签：Obj NumObs 模型 贝叶斯 hmm 马尔可夫 fprintf matlab

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原文出处：拓端数据部落公众号

  最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯隐马尔可夫hmm的研究报告，包括一些图形和统计输出。

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 

   

NumState=2;

NumSym=3;

NumFeat=5;

 设置序列数，每个序列点数和缺失值 

   

NumSeq=2;

NumPoint=100;

NumMiss=20;

 设置参数生成选项。TransParam=1/5 

   

EmissParam=1/5;

LocParam=2;

DispParam=5;

 设置采样选项 

   

NumDeg=5;

NumObs=1000;

 打印 和显示状态 

   

fprintf('\n')

fprintf('Sampling data ... ')

 生成用于采样的参数 

   

[Trans,Emiss,Loc,Disp]=GenParam(NumState,NumSym,NumFeat,...

TransParam,EmissParam,LocParam,DispParam);

 创建用于采样的模型 

   

Obj= bhnn(NumState,NumSym,NumFeat);

 设置超参数 

   

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);

 采样数据并随机删除值 

 更新状态 

   

fprintf('Done\n')

fprintf('Estimating model ... ')

 创建估计模型 

   

Obj=BHMM(NumState,NumSym,NumFeat);

 约束过渡参数 

   

Obj.TransWeight=Trans;

Obj.TransStren(:)=NumObs;

 估计模型和状态概率 

 更新状态 

 

 绘制结果 

   

% 更新状态 
fprintf('Done\n')

fprintf('\n')

end

  

 

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参考文献

1.matlab使用贝叶斯优化的深度学习

2.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现

3.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真

4.R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归

5.R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型

6.Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

7.R语言使用贝叶斯 层次模型进行空间数据分析

8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型

9.matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现

标签：Obj,NumObs,模型,贝叶斯,hmm,马尔可夫,fprintf,matlab
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