最近我想出一个问题，观察变量包含4个连续变量和一个离散变量。我想用HMM为它建模，但我不知道实现它。您是否有与此相关的论文？
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到这里来晚了一点，但也许以后可以参考。
我已经研究了这个主题，这里是related paper（Disclamer：我是论文的作者）： 用于混合连续/连续和离散/连续数据建模的混合隐马尔可夫模型，E。Epaillard，N。Bouguila，MMSP'15
它通过EM算法以混合方式学习HMM参数。 它基本上仅基于数据的离散部分来计算EM算法的一些中间参数，而仅根据数据的连续部分来计算其他一些中间参数。然后将这些参数组合在一起以获取混合HMM的更新。
我在这个问题上发现了与多流HMM问题的相似之处。这是有关这些特殊类型的HMM的主要参考： O。 Missaoui，H。Frigui，P。Gader，“多流连续隐马尔可夫模型及其在地雷检测中的应用”，EURASIP J. Adv。签名Proc。，2013年。
多流HMM背后的理论并不简单，我发现自己可以通过一种更简单的方法获得良好的结果。在综合数据上，将不同类型的连续排放与一些离散变量混合在一起，我们甚至可以获得良好的结果。