r - 获取 R 中隐马尔可夫模型 (MHMM) 混合的每个簇内的观测值(包 seqHMM)

Question

我正在使用 Mixture of Hidden Markov Model (MHMM)对我的数据进行聚类。为此，我在 R 中使用了包“seqHMM”。我的问题是是否有可能获得每个集群中的实际观察结果。

例如，经过我的分析，我有 3 个聚类，我想在每个聚类中找到确切的观察值，这可能吗？

示例:

首先，我创建了三个具有转移概率初始概率 sc_init1、sc_init2、sc_init3 和 sc_trans1 的 HMM >、sc_trans2、sc_trans3，最后是发射概率 sc_emiss1、sc_emiss2、sc_emiss3 分别。然后我将它们组合成具有三个集群的 MHMM，如下所示:

mhmm_init <- list(sc_init1, sc_init2, sc_init3)

mhmm_trans <- list(sc_trans1, sc_trans2, sc_trans3)

mhmm_emiss <- list(sc_emiss1,sc_emiss2, sc_emiss3)

mhmm<- build_mhmm(observations=seq, transition_probs=mhmm_trans, emission_probs=mhmm_emission, initial_probs=mhmm_initial, cluster_names = c("Cluster 1", "Cluster 2", "Cluster 3”))

我的数据，seq，是纵向数据。现在模型已构建，我使用 fit_model 函数估计模型参数，如下所示

set.seed(1011) #1011

mhmm_fit <- fit_model(mhmm, local_step = TRUE, threads = 1,
                      control_em = list(restart = list(times =10)))

mhmm_final <- mhmm_fit$model

通过使用 mhmm_final，我可以获得关于我的三个集群中每一个的一些信息，例如转移概率、初始概率和发射概率。例如，如果我想获得集群 1 的这些估计值，我可以使用以下代码轻松获得它们:

mhmm_final$transition_probs$`Cluster 1`

mhmm_final$emission_probs$`Cluster 1`

mhmm_final$initial_probs$`Cluster 1`

我的问题是如何在每个集群中获得观察结果。有一个可用于观察的代码，如 mhmm_final$observations 但这行代码为我提供了所有三个集群中的所有观察结果。我想在每个集群中找到确切的观察结果，在本例中是集群 1。

假设我有 10 个序列(seq 1、seq 2、seq 3、seq 4、seq 5、seq 6、seq 7、seq 8、seq 9、seq 10)，我将它们聚类为三组这种方法。我想知道这些序列中的每一个都属于哪个簇。

Answer 1

您可以从摘要中得到最可能的集群:

summary(mhmm_final)$most_probable_cluster