我正在使用 weka.classifiers.bayes.HMM 来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......文档并不是真正的我很清楚。
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？我是否应该在每个功能行前面添加另一个“数字”索引？例如，以下是我的 3 个功能行(总共有数十万行，但全部遵循此格式):
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
每行包含多个能量读数，它们都按顺序列出:第一行先出现，第二行在 1 秒后出现，第三行，第二行读数后 1 秒出现，等等。
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!!
最佳答案
来自 HMMweka 主页:
The HMM classifier only work on sequence data, which in Weka is represented as a relational attribute. Data instances must have a single, Nominal, class attribute and a single, relational, sequence attribute [...]
关于machine-learning - 在 Weka 中使用 HMM，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17244681/