hmm.discnp kullanıyorum .
#Reading the csv file
corpus1<-read.csv("C:/Users/harspath/Downloads/Personal/RData.csv", header = TRUE)
good_data<- as.list(corpus1)
#Defining Libraries
library (HMM)
require(hmm.discnp)
#Defining states i.e. End State and symbols i.e. the observations
states=c("Buying", "Not Buying")
symbols=c("ID", "Device ID","DeviceOSVector","MobileBrandVector","BrowserVector","SearchValueVector","TimeOnPage","NoOfCicks","NoOfScrolls","PageLoadTime","TaskComplete")
hmm1 <- initHMM (states, symbols,startProbs=NULL,transProbs=NULL, emissionProbs=NULL)
tpm<-hmm1$transProbs
rho<-hmm1$emissionProbs
my_hmm = hmm(good_data,par0 = list(tpm,rho),stationary=FALSE)
# transition probability matrix
my_hmm$tpm
# output probabilities
my_hmm$Rho
# initial probabilities (don't know/know)
my_hmm$ispd
Bunu göreceğim. Verileri R'deki gözlem sırasına nasıl dönüştürdüğümü söyleyebilir misiniz? –
Bu çok geniş bir soru. Bunu yapmak için denediğin şeyler de dahil olmak üzere birçok paket var. Paketlerin hiçbirine aşina değilim, ama eğer öğretici hmm r 'için google eğer bazı şeyler mevcut gibi görünüyor. – Laterow