Pyemma过渡矩阵返回了意外大小的数组

Question

我将使用pyemma来进行一些马尔科夫操作，特别是我想要建立状态转移矩阵。在大多数情况下，pyemma的工作是正确的，但是在某些情况下，转移矩阵中所表示的状态数量与实际数据中的状态数量不同。

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 

为什么转移矩阵不是8×8？

提前感谢。

- rich

Answer 1

如果你从数据中估计，PyEMMA将使用最大的连接状态子集来进行估计。这是因为当转换矩阵不连通时，无法为其提供唯一的度量，例如任何状态都可以从其他任意状态到达。

你可以通过查看结果的MSM对象来检查哪些状态是相互连接的：

print(msm.active_set)

返回一些整数，对应于离散状态指数。

- marscher