机器学习知识点(二十五)Java实现隐马尔科夫模型HMM之jahmm库

1、隐马尔可夫模型HMM的应用场景，关乎于序列和状态变化的都可以。
   发现java有可库，专为开发HMM，可惜只能在CSDN上有得下载。
   
2、jahmm是java开发隐马尔科夫模型的一个jar包。
   下载jahmm-0.6.1.rar包，源地址是google（国内无法访问），好在CSDN资源上有得下载，我也上传一个（零积分可下载）：
    http://download.csdn.net/detail/fjssharpsword/9843680
   包里有jar还有html可以参照学习；userguide.pdf作为入门看，html是jar中类和函数说明，要重点看。
   可惜包里没有源码，有兴趣可以jar反编译看看。


3、工程中引入jahmm-0.6.1.jar，导入结构图如下：

     


4、参照userguide.pdf建立的demo代码如下：

    

package sk.ml;import java.io.FileReader;import java.io.Reader;import java.util.List;import be.ac.ulg.montefiore.run.jahmm.Hmm;import be.ac.ulg.montefiore.run.jahmm.ObservationInteger;import be.ac.ulg.montefiore.run.jahmm.ObservationVector;import be.ac.ulg.montefiore.run.jahmm.OpdfInteger;import be.ac.ulg.montefiore.run.jahmm.OpdfIntegerFactory;import be.ac.ulg.montefiore.run.jahmm.OpdfMultiGaussianFactory;import be.ac.ulg.montefiore.run.jahmm.io.ObservationSequencesReader;import be.ac.ulg.montefiore.run.jahmm.io.ObservationVectorReader;import be.ac.ulg.montefiore.run.jahmm.learn.KMeansLearner;public class HMMDemo {public static void main(String args[]) throws Exception{Reader reader = new FileReader("D:\\tmp\\test.seq");List<List<ObservationVector >> seqs = ObservationSequencesReader.readSequences (new ObservationVectorReader (),reader);reader.close ();KMeansLearner <ObservationVector > kml = new KMeansLearner <ObservationVector >(3, new OpdfMultiGaussianFactory(2) , seqs);Hmm <ObservationVector> fittedHmm = kml.learn ();System.out.println(fittedHmm.nbStates());/*//给定高斯分布的均值和协方差矩阵 double [] mean = {2.0, 4.0}; double [][] covariance = { {3.0, 2.0}, {2.0, 4.0} }; OpdfMultiGaussian omg = new OpdfMultiGaussian (mean,covariance); //根据该分布生成10000个观测向量 ObservationVector[] obs = new ObservationVector[10000]; for (int i = 0; i < obs.length; i++) obs[i] = omg.generate(); //找到适合这些观测的高斯分布 omg.fit(obs); *//*OpdfIntegerFactory factory = new OpdfIntegerFactory(2);Hmm<ObservationInteger> hmm = new Hmm<ObservationInteger>(2, factory);    hmm.setPi(0, 0.95);hmm.setPi(1, 0.05);hmm.setOpdf(0, new OpdfInteger(new double[] { 0.95, 0.05 }));hmm.setOpdf(1, new OpdfInteger(new double[] { 0.2, 0.8 }));hmm.setAij (0, 1, 0.05);hmm.setAij (0, 0, 0.95);hmm.setAij (1, 0, 0.1);hmm.setAij (1, 1, 0.9);*/}}

test.seq文件：保存成txt文件，结束要新行。

# A simple data file[ 1.1 2.2 ];[ 4.4 5.5 ];[ 4.3 6.0 ];[ 7.7 8.8 ];[ 0.5 1.5 ];[ 1.5 2.5 ];[ 4.5 5.5 ];[ 8.0 8.0 ];[ 7.0 8.0];

  
   从userguide.pdf中找出的代码不痛不痒，看来要仔细看源码才能知道中间算法和具体实例应用。