Machine learning 在Weka中使用HMM

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……文档对我来说并不清楚

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？我是否应该在每一条要素线前面添加另一个“数字”索引？例如，以下是我的3条要素线（共10条，数千条，但均采用此格式）：

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

每一行包含几个能量读数，它们都按顺序列出：第一行先到，第二行后1秒，第三行，第二行读数后1秒，等等

我如何使用Weka中的HMM在这个场景中进行训练？（是的，我知道我需要一个单独的测试数据集，它也是一个timeseries）

谢谢

从 主页：

HMM分类器只处理序列数据，在Weka中，序列数据表示为关系属性。数据实例必须具有单个标称类属性和单个关系序列属性[…]

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我也遇到过同样的问题，同样是新来的，所以任何更正都将非常感谢，但以下是我发现的

下载中有一个很有用的示例，特别是numericsequence.arff。您想要的格式如下：

@relation relation_name
@attribute name_of_instance_attribute {instance_0,instance_1,...instance_n}
@attribute class {relation_type_0, relation_type_1, ... relation_type_n}
@attribute name_of_sequence relational 
  @attribute sequence_variable_0 type 
  @attribute sequence_variable_1 type
@end sequence_variable_1 type
@data

instance_0,relation_type_n,'5,6\n7,8\n9,10'
instance_1,relation_type_n,'2,3\n4,5\n6,7'

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如果要编写程序来编写arff，请确保插入“\n”而不是换行符，它似乎需要一行文字“\n”，而不是真正的换行符。

我忘了提到我需要5种状态：1、2、3、4、5。它们应该以一定的概率从一个到另一个。例如，如果当前时隙处于状态3，则更可能进入状态2和4，而不是1和5。状态位于最后一行（作为示例编辑如下）：2,2.217950,2.235440,0.031252,2.224833,2.301141,0.093227,1.940765,1.973835,0.064434,1,2,2.216870,2.235608,0.035570,2.217950,2.235440,0.031252,2.023161,2.531513,0.623939,2.2,2.216577,2.246109,0.045806,2.216870,2.235608,0.0355702.05012.05909可以从何处下载AR910.050390.049.0490,0.04902.049、0、0.04909、0.05909、0.05909、0.05902.04909、0.04909、0.04577、0.04909、0？谢谢，在HMM weka下载中