【发布时间】:2013-06-19 03:24:41
【问题描述】:
我正在使用 weka.classifiers.bayes.HMM 尝试对我的一些数据进行分类,但我似乎找不到任何关于我的 ARFF 文件应该是什么样子的示例......文档并不是真的我清楚。
所以我知道 HMM 需要时间序列数据,我的问题是如何在我的数据集中表示它?我应该在每个特征行前面添加另一个“数字”索引吗?例如,这是我的 3 条特征线(总共有 10 条,但都遵循这种格式):
2,2.217950,2.235440,0.031252,2.224833,2.301141,0.093227,1.940765,1.973835,0.064434,1 2,2.216870,2.235608,0.035570,2.217950,2.235440,0.031252,2.023161,2.531513,0.623939,1 2,2.216577,2.246109,0.045806,2.216870,2.235608,0.035570,2.497010,2.529199,0.050049,1
每行包含几个能量读数,它们都按顺序列出:第 1 行在前,第 2 行在 1 秒后出现,第 3 行,在第 2 行读数后 1 秒等。
如何在 Weka 中使用 HMM 来训练这个集合? (是的,我知道我需要一个单独的测试数据集,它也是一个时间序列)
谢谢!!
【问题讨论】:
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我忘了提到我需要 5 个状态:1、2、3、4、5。它们应该以一定的概率从一个状态转移到另一个状态。例如,如果当前时隙处于状态 3,则它更有可能进入状态 2 和 4,而不是状态 1 和 5。状态位于最后一行(作为示例编辑如下):2,2.217950,2.235440 ,0.031252,2.224833,2.301141,0.093227,1.940765,1.973835,0.064434,1 2,2.216870,2.235608,0.035570,2.217950,2.235440,0.031252,2.023161,2.531513,0.623939,2 2,2.216577,2.246109,0.045806,2.216870,2.235608,0.035570 ,2.497010,2.529199,0.050049,3
标签: machine-learning classification weka hidden-markov-models arff