我有一系列数据（类似于蛋白质数据），我想使用隐马尔可夫模型（mhmm）的混合来聚类它们。我选择seqHMM包来做。但是当我想训练一个mhmm模型时，就会出现这个错误：
build_mhmm(observations = dat, n_states = c(4, 4, 6))
FUN中的错误（X [[i]]，...）：seqdata应该是状态序列对象，事件序列对象或后缀树。使用seqdef或seqecreate。
我尝试为dat构建结构。一个是正常序列，另一个是序列矩阵。
例如：
dat<-data.frame(matrix(c("e","f","j","o","d","o","p","k","k","a","d","c"),ncol = 4,nrow = 3))
# X1 X2 X3 X4
#1 e o p a
#2 f d k d
#3 j o k c
和
matrix(paste(dat$X1,dat$X2,dat$X3,dat$X4),nrow = nrow(dat))
#1 "eopa"
#2 "fdkd"
#3 "jokc"
我应该如何更改数据格式，以便使用build_mhmm使其可读？数据已经存在，我不想使用任何包重新创建它们。我想操纵它们并将它们作为适当的输入。
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我找到了答案。我应该在seqdef(dat)函数中使用TraMineR表单包dat而不是build_mhmm