hmmestimate
从排放和状态的隐马尔可夫模型参数估计
语法
教育管理信息系统(反式]= hmmestimate (seq,状态)
hmmestimate(…,“符号”,符号)
hmmestimate(…,Statenames Statenames)
hmmestimate(…,Pseudoemissions PSEUDOE)
hmmestimate(…,Pseudotransitions PSEUDOTR)
描述
教育管理信息系统(反式]= hmmestimate (seq,状态)计算过渡的最大似然估计，反式发射,工作，序列隐马尔可夫模型的概率，seq，已知的国家，州．
hmmestimate(…,“符号”,符号)指定发出的符号。符号可以是数字数组、字符串数组或包含符号名称的单元格数组。默认符号是整数1到N，其中N是可能的排放数量。
hmmestimate(…,Statenames Statenames)指定状态的名称。STATENAMES可以是数值数组、字符串数组或状态名称的单元格数组。默认的状态名是1到1米,在那里米是状态数。
hmmestimate(…,Pseudoemissions PSEUDOE)在矩阵中指定伪计数发射值PSEUDOE．使用此参数可避免对可能不会在样本序列中表示的极低概率排放进行零概率估计。PSEUDOE应该是一个矩阵的大小米——- - - - - -n,在那里米是隐马尔可夫模型中的状态数和n为可能排放的数量。如果
排放不发生在seq，您可以设置PSEUDOE (i (k)为一个正数，表示对该序列中此类排放的预期数量的估计seq．
hmmestimate(…,Pseudotransitions PSEUDOTR)指定伪计数转换值。您可以使用此参数来避免对可能不在样本序列中表示的极低概率转换进行零概率估计。PSEUDOTR应该是一个矩阵的大小米——- - - - - -米,在那里米为隐马尔可夫模型的状态数。如果
过渡不会发生在州，您可以设置PSEUDOTR (i, j)为一个正数，表示对序列中此类转换的期望数目的估计州．
Pseudotransitions和Pseudoemissions
如果特定跃迁或发射的概率非常低，则跃迁可能永远不会在序列中发生州，或者发射可能永远不会在序列中发生seq．在这两种情况下，对于给定的转换或发射，算法返回0的概率反式或工作．你可以用“Pseudotransitions”和“Pseudoemissions”参数。最简单的方法是设置对应的项PSEUDOE或PSEUDOTR来1．例如，如果转换
不会发生在州,设置PSEUDOTR (i, j) = 1．这就迫使反式(i, j)是积极的。如果你对期望的迁移数量有一个估计
在一个长度相同的序列中州，以及实际的转换数量
这发生在seq比你期望的要少很多，你可以设定吗PSEUDOTR (i, j)到预期的数字。这增加了…的价值反式(i, j)．对于以您期望的频率在状态中发生的转换，设置相应的条目PSEUDOTR来0，不增加对应的项反式．
如果您不知道状态的顺序，请使用hmmtrain来估计模型参数。
例子
反式= [0.95,0.05;0.10、0.90);Emis = [1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6;1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/10 1/2];[seq,州]= hmmgenerate(1000年,反式工作);[estimateTR, estimateE] = hmmestimate (seq,各州);
参考文献
杜宾，R.， S.艾迪，A.克拉夫和G.米奇森。生物序列分析．英国剑桥:剑桥大学出版社，1998。
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