据我了解:
- GMM 是一个概率模型,可以模拟N个正态分布的子种群。 GMM中的每个组件都是高斯 分布。
- HMM 是具有隐藏状态的统计马尔可夫模型。当数据连续时,每个隐藏状态都将建模为高斯模型 分布。
如果这两个信息正确,那么GMM和HMM有什么区别?
此外,在时间序列的情况下(连续数据),每个状态都是一个,并且只有一个高斯分布?没有排放概率矩阵?
感谢您的帮助!!! :)
据我了解:
如果这两个信息正确,那么GMM和HMM有什么区别?
此外,在时间序列的情况下(连续数据),每个状态都是一个,并且只有一个高斯分布?没有排放概率矩阵?
感谢您的帮助!!! :)
这两条信息不正确。首先,您必须了解“过程”与随机变量(RV)的关系。 HMM,即使它的名称是“模型”,实际上它也是一个(随机的)过程,RV随时间索引t改变。 GMM通常用于过程的发出(HMM)。将HMM与GMM进行比较并不是一成不变的,一个HMM甚至是一个随机过程,甚至其名称就是一个模型。而GMM与随机变量的分布有关。 HMM需要时间索引(t或n),而GMM不需要。
问:而且,在时间序列情况下(连续数据),每个状态都是一个,并且只有一个高斯分布?没有排放概率矩阵? 答:这个问题是无法理解的