Pyemma 转换矩阵返回意外大小的数组

Question

我正在使用 pyemma 做一些马尔可夫操作。具体来说，我想建立一个状态转移矩阵。在大多数情况下，pyemma 工作正常，但在某些情况下，转换矩阵所表示的状态数与数据中实际存在的状态数不同。

例如：

import numpy as np
from pyemma import msm 

sequence = np.array([21, 21, 32 ,32 ,55 ,22 ,33 ,11 ,11 ,22 ,44 ,44 ,44 ,33 ,11 ,44 ,99])
vals = np.unique(sequence)
#note there are 8 unique states so we expect 8 by 8 transition matrix

model = msm.estimate_markov_model(sequence, 1)
transitionMatrix = model.transition_matrix
#transition matrix is 4 by 4

为什么转换矩阵不是 8 x 8？

提前致谢。

Answer 1

如果您根据数据进行估计，PyEMMA 将使用最大的连通状态子集来进行估计。背景是，当转换矩阵未连接时，您无法为其提供唯一的度量，例如每个州都可以从任何其他州到达。

您可以通过查看生成的 MSM 对象来检查连接了哪些状态：

打印(msm.active_set)

产生一些对应于离散状态索引的整数。

Pyemma 转换矩阵返回意外大小的数组

Pyemma transition matrix returning array of unexpected size

python

markov-chains