马尔可夫状态模型的构建与验证 该存储库显示了一个简单的马尔可夫状态模型的演示。 尽管该项目本身保持相当通用，但这里研究的系统是受生物物理学启发的。 这里涵盖的问题是粒子在双势势中的一维运动，如下所示。 然后将系统分为两个核心状态“左”和“右”： 然后，根据这样定义的状态是否产生有效的马尔可夫状态模型（MSM），对这两个状态的动力学进行了研究。 代码本身包含在这两个文件MSM_simulation.py和plotting_functions.py ，而结果可在jupyter笔记本中可以看出markov_state_model.ipynb 。 笔记本包含一些乳胶方程，在github上打开时无法正确显示。 因此，如果您想浏览整个项目，则最好至少下载jupyter笔记本，以查看正确格式化的所有markdown单元。

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马可夫链matlab源代码概述 在此存储库中，您将找到适用于 Java、Python、MATLAB、R、Android 和 Hadoop 的 pcStream 算法的实现。 我们建议使用 R 的源代码，因为它具有最新的功能并且组织良好。 什么是pcStream？ 无界数据流的聚类是一个难题，因为无法存储观察到的实例以用于未来的聚类决策。 此外，流的概率分布往往会随着时间的推移而变化，这使得区分概念漂移和异常变得具有挑战性。 尽管过去已经提出了许多优秀的数据流聚类算法，但它们并不适合捕获实体的时间上下文。 pcStream 是一种机器学习算法，用于以无监督的方式在数字流中查找上下文或概念。 关于 pcStream 的一些要点： 它为上下文（概念）挖掘动态变化的传感器流 可以检测几何空间中的重叠集群 可用于推断当前上下文以及预测即将到来的上下文（与马尔可夫链合并时）。 它可以分布在多个线程或机器上 pcStream 的示例用法： - 上下文感知推荐系统的功能 - 异常检测 - 行为分析 什么是pcStream2？ 对 pcStream 的改进，以便从一开始就可以检测到重叠的集群（而不仅仅是

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