Я изучаю скрытую марковскую модель (HMM), чтобы проанализировать последовательность новых случаев и скорость воспроизведения covid-19. Я столкнулся со сценариями, в которых мне нужно создать матрицу перехода для непрерывных данных.
X = [1.324,1.473,1.778,1.626,1.320,1.102,0.905,0.826,0.770,0.770,0.722,0.767,0.707,0.628,0.589,0.558,0.504, ...]
Марковские состояния (низкие, средние, высокие)
low -> 0<=X<=0.5
medium -> 0.5<X<=1.5
high -> 1.5<X<=2.0
Как я могу создать матрицу преобразования Маркова для непрерывных данных, используя python или matlab (предпочтительно python). Я думаю, что матрица должна быть 3 на 3, показывающая вероятность перехода из каждого состояния в два других состояния.
Я новичок в python и мне трудно это сделать. Есть ли библиотека, которую я могу использовать для этой цели. Я наткнулся на Создание матрицы перехода Маркова в Python, что является похожим вопросом, но это для дискретных данных. Я хочу сделать что-то подобное для непрерывных данных.
