我对机器学习非常新手，我已经阅读了关于Matlab统计工具箱中隐藏马尔可夫模型的资料，我想使用它来对给定的信号序列进行分类。我有一个矩阵P，包含3D坐标，即[501×3]，我想基于此训练模型。每个完整的轨迹会在特定的点集上结束，即在(0,0,0)处达到其目标。
根据我的场景，合适的伪代码/方法是什么？
我的伪代码：
- 501×3矩阵
P是发射矩阵，其中每个坐标是一个状态 - 随机的NxN转移矩阵值（但我对此感到困惑）
- 使用函数
hmmgenerate生成测试序列 - 使用
hmmtrain(sequence,old_transition,old_emission)进行训练 - 将最终的转移和发射矩阵提供给
hmmdecode，并提供一个未知序列以给出概率（这也让我感到困惑）
编辑1：简而言之，我想对10类轨迹进行分类，每个轨迹的尺寸为[501x3]，使用HMM。我想对每个轨迹抽样50行，即[50x3]，以构建模型。然而，我有murphyk's的HMM工具箱来处理这种随机序列。
回答：
该陈述/案例要求构建和训练一个隐藏马尔可夫模型，具有以下组件，特别是使用murphyk's的HMM工具箱作为选择：
- O = 观测向量
- Q = 状态向量
- T = 向量序列
- nex = 序列数量
- M = 混合数量
演示代码（来自murphyk's工具箱）：
O = 8; %向量中的系数数量 T = 420; %序列中的向量数量 nex = 1; %序列数量 M = 1; %混合数量 Q = 6; %状态数量data = randn(O,T,nex);% 参数的初始猜测prior0 = normalise(rand(Q,1));transmat0 = mk_stochastic(rand(Q,Q));if 0 Sigma0 = repmat(eye(O), [1 1 Q M]); % 将每个均值初始化为一个随机数据点 indices = randperm(T*nex); mu0 = reshape(data(:,indices(1:(Q*M))), [O Q M]); mixmat0 = mk_stochastic(rand(Q,M));else [mu0, Sigma0] = mixgauss_init(Q*M, data, 'full'); mu0 = reshape(mu0, [O Q M]); Sigma0 = reshape(Sigma0, [O O Q M]); mixmat0 = mk_stochastic(rand(Q,M));end[LL, prior1, transmat1, mu1, Sigma1, mixmat1] = ... mhmm_em(data, prior0, transmat0, mu0, Sigma0, mixmat0, 'max_iter', 5);loglik = mhmm_logprob(data, prior1, transmat1, mu1, Sigma1, mixmat1);