Pyemma过渡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，转移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 

为什么转移矩阵不是8乘8

提前谢谢

Answer 1

如果根据数据进行估计，PyEMMA将使用最大的连通状态子集进行估计。背景是，你不能给转移矩阵一个唯一的度量，当它不连通时，例如每个状态都可以从任何其他状态到达

通过查看生成的MSM对象，可以检查哪些状态已连接：

打印（msm.active\u集）

产生一些与描述状态索引相对应的整数