主要内容

hmmdecode

隠れマルコフモデル事後状態確率

構文

pstate = hmmdecode(seq,TRANS,EMIS)
[PSTATES,logpseq] = hmmdecode(…)
[PSTATES,logpseq,FORWARD,BACKWARD,S] = hmmdecode(…)
hmmdecode(…,“符号”,符号)

説明

pstate = hmmdecode(seq,TRANS,EMIS)は，隠れマルコフモデルからシ，ケンスseqの事後状態確率PSTATESを計算します。事後状態確率は，シンボルの観測シ，ケンス信谊が与えられた場合にステップ“我”で状態“k”になる条件付き確率です。遷移確率行列反式と出力確率行列工作を基準にモデルを指定します。反式(i, j)は，状態我から状態jへの遷移の確率です。工作(k, seq)は,seqが状態kから出力される確率です。

PSTATESは,seqと同じ長さで，モデルの状態ごとに1行をもっている配列です。PSTATESの(i, j)番目の要素は，モデルが状態iでj番目のステップにあるときに系列seqが与えられる確率を示します。

メモ:

関数hmmdecodeは，最初の出力の前に状態が1でステップが0のモデルから開始します。hmmdecodeは，モデルが状態1から始まるという事実に基づいてPSTATESの確率を計算します。

[PSTATES,logpseq] = hmmdecode(…)は，遷移行列反式と出力行列工作を与えて，系列logpseqの確率の対数であるseqを返します。

[PSTATES,logpseq,FORWARD,BACKWARD,S] = hmmdecode(…)は,年代によってスケ，リングされたシ，ケンスの前方および後方の確率を返します。

hmmdecode(…,“符号”,符号)は，出力されるシンボルを指定します。符号は，シンボルの名前の数値配列，字符串配列または单元格配列です。既定の設定のシンボルは，1～Nの整数です。ここで，Nは，可能な出力数です。

例

Trans = [0.95,0.05;0.10、0.90);Emis = [1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6;1/10 1/10 1/10 1/10 1/2];[seq,states] = hmmgenerate(100,trans,emis);pStates = hmmdecode(seq,trans,emis);[seq,states] = hmmgenerate(100,trans,emis，…“符号”,{' 1 ',' 2 ',' 3 ',' 4 ',' 5 ',' 6 '})pStates = hmmdecode (seq,反式,工作,…“符号”,{' 1 ',' 2 ',' 3 ',' 4 ',' 5 ',' 6 '});

参考文献

[1]德宾，R.， S.埃迪，A.克拉夫，G.米奇森。生物序列分析。英国剑桥:剑桥大学出版社，1998年。

バ，ジョン履歴

R2006aより前に導入

参考

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