我对Matlab、隐马尔可夫模型和机器学习非常陌生，正在尝试对给定的信号序列进行分类。请告诉我我所采用的方法是否正确：
- 创建一个N乘N的转移矩阵，并用随机值填充，每行之和为1。（N将是状态的数量）
- 创建一个N乘M的发射/观测矩阵，并用随机值填充，每行之和为1
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将序列的不同实例（即每个实例都表示“hello”这个词）转换成一个长流，并将每个流输入到HMM训练函数中，如下所示：
new_transition_matrix old_transition_matrix = hmmtrain(sequence,old_transition_matrix,old_emission_matrix)
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将最终的转移和发射矩阵输入到hmm解码函数中，结合一个未知序列来计算概率，即
[posterior_states logrithmic_probability] = hmmdecode( sequence, final_transition_matrix,final_emission_matris)
回答：
1. 和 2. 是正确的。你需要注意的是，你的初始转移和发射矩阵不能完全均匀，它们应该稍微随机化，以便训练能够正常进行。
3. 我建议你直接输入单独的’Hello’序列，而不是将它们连接成一个长序列。
假设这是Hello的序列：[1,0,1,1,0,0]。如果你从3个’Hello’序列中形成一个长序列，你会得到：
data = [1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0]
这不是理想的做法，相反，你应该像这样单独输入序列：
data = [1,0,1,1,0,0; 1,0,1,1,0,0; 1,0,1,1,0,0]。
由于你在使用MatLab，我推荐使用Murphy的HMM工具箱。它有一个演示，展示了如何使用多个观测序列来训练HMM：
M = 3;N = 2;% "true" parametersprior0 = normalise(rand(N ,1));transmat0 = mk_stochastic(rand(N ,N ));obsmat0 = mk_stochastic(rand(N ,M));% training data: a 5*6 matrix, e.g. 5 different 'Hello' sequences of length 6number_of_seq = 5;seq_len= 6;data = dhmm_sample(prior0, transmat0, obsmat0, number_of_seq, seq_len);% initial guess of parametersprior1 = normalise(rand(N ,1));transmat1 = mk_stochastic(rand(N ,N ));obsmat1 = mk_stochastic(rand(N ,M));% improve guess of parameters using EM[LL, prior2, transmat2, obsmat2] = dhmm_em(data, prior1, transmat1, obsmat1, 'max_iter', 5);LL4. 你说的没错，以下是如何在HMM工具箱中计算对数概率的方法：
% use model to compute log[P(Obs|model)]loglik = dhmm_logprob(data, prior2, transmat2, obsmat2)最后： 如果有任何不清楚的地方，请查看Rabiner的这篇论文，了解数学原理是如何运作的。
希望这对你有帮助。
