这就是我认为GMMHMM的工作方式：您假设观测值遵循高斯分布的混合，因此您可以先对观测值应用高斯混合模型，然后对结果值应用隐藏的Markov模型（像1,3，4这样的标签取决于关于GMM组件的数量）作为观察值。这样做的原因是MATLAB不支持连续发射，但是具有GMM工具箱。任何人都可以确认或详细说明GMMHMM的工作原理吗？我的问题是，由于GMM标签是随机的，因此这种方法在直觉上没有多大意义，所以如果在时间片t上假设您在GMM中有3个成分并且您的标签是1 2 3 3对应于最佳组，2对应于第二组，1对应于最差组（假设我们将像这样对对象进行聚类），那么在时间t + 1时，您再次应用GMM算法，无法保证最佳组不在3再次可能是2或1。我的意思是集群成员资格是随机的。谁能解释这个问题以及如何解决这个问题？