如何在 MATLAB 中可视化马尔可夫链转移概率？
How to visualize Markov Chain transition probabilities in MATLAB?
我想用有向图可视化我的马尔可夫链。我正在使用以下代码行：
mc = dtmc(TPM,'StateNames',namesStates);
graphplot(mc,'ColorNodes',true,'ColorEdges',true);
其中 namesStates 是一个元胞数组，其中包含我的 MC 每个节点的名称（字符串）。
由于概率彼此非常接近，我想可视化有向图每条边的概率或转换率。可能吗？
编辑：
这是我正在使用的 TPM：
0,941033925686591 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0,000220296666177119 0,926053752386547 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,903730356880599 0 0 0,0587457776472316 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
7,34322220590395e-05 0 0 0,940960493464532 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 7,34322220590395e-05 0 0,000220296666177119 0,925980320164488 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 7,34322220590395e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,903656924658540 0 0 0,0587457776472316 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 7,34322220590395e-05 0 0 0,962990160082244 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 7,34322220590395e-05 0 0,000220296666177119 0,962696431194008 0,000293728888236158 0 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 7,34322220590395e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,962402702305772 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0,00367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0,937362314583639 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0,000220296666177119 0,922382141283595 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 0 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,900058745777647 0 0 0,0587457776472316 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 3,85519165809957e-05 0 0 0,937323762667058 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 5,07906202575023e-05 0 0,000220296666177119 0,922331350663338 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 5,87457776472316e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,900000000000000 0 0 0,0587457776472316 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 3,85519165809957e-05 0 0 0,959353429284770 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 5,07906202575023e-05 0 0,000220296666177119 0,959047461692858 0,000293728888236158 0 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 5,87457776472316e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,958745777647232 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 0 0 0 0,970406814510207 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 0 0 0,000220296666177119 0,955426641210163 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 0 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,933103245704215 0 0 0,0587457776472316 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 4,40593332354237e-05 0 0 0,970362755176972 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 5,50741665442796e-05 0 0,000220296666177119 0,955371567043619 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 6,16830665295932e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,933041562637686 0 0 0,0587457776472316
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 4,40593332354237e-05 0 0 0,992392421794684 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 5,50741665442796e-05 0 0,000220296666177119 0,992087678073139 0,000293728888236158
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 6,16830665295932e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,991787340284917
而不是：
mc = dtmc(TPM,'StateNames',namesStates);
我们可以做到：
mc = dtmc(TPM);
在documentation中可以找到'LabelEdges'参数，设置为true时也会显示概率。
graphplot(mc,'ColorNodes',true,'ColorEdges',true,'LabelEdges',true);
我想用有向图可视化我的马尔可夫链。我正在使用以下代码行：
mc = dtmc(TPM,'StateNames',namesStates);
graphplot(mc,'ColorNodes',true,'ColorEdges',true);
其中 namesStates 是一个元胞数组，其中包含我的 MC 每个节点的名称（字符串）。
由于概率彼此非常接近，我想可视化有向图每条边的概率或转换率。可能吗？
编辑：
这是我正在使用的 TPM：
0,941033925686591 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0,000220296666177119 0,926053752386547 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,903730356880599 0 0 0,0587457776472316 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
7,34322220590395e-05 0 0 0,940960493464532 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 7,34322220590395e-05 0 0,000220296666177119 0,925980320164488 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 7,34322220590395e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,903656924658540 0 0 0,0587457776472316 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 7,34322220590395e-05 0 0 0,962990160082244 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 7,34322220590395e-05 0 0,000220296666177119 0,962696431194008 0,000293728888236158 0 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 7,34322220590395e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,962402702305772 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0,00367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0 0,937362314583639 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 0 0 0,000220296666177119 0,922382141283595 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 0 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,900058745777647 0 0 0,0587457776472316 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 3,85519165809957e-05 0 0 0,937323762667058 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 5,07906202575023e-05 0 0,000220296666177119 0,922331350663338 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 5,87457776472316e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,900000000000000 0 0 0,0587457776472316 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 3,85519165809957e-05 0 0 0,959353429284770 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 5,07906202575023e-05 0 0,000220296666177119 0,959047461692858 0,000293728888236158 0 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0,00367161110295198 0 0 0 0 0 5,87457776472316e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,958745777647232 0 0 0 0 0 0 0 0 0,0367161110295198
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 0 0 0 0,970406814510207 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 0 0 0,000220296666177119 0,955426641210163 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 0 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,933103245704215 0 0 0,0587457776472316 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 4,40593332354237e-05 0 0 0,970362755176972 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079 0,0220296666177119 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 5,50741665442796e-05 0 0,000220296666177119 0,955371567043619 0,000293728888236158 0 0,0367161110295198 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 6,16830665295932e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,933041562637686 0 0 0,0587457776472316
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 4,40593332354237e-05 0 0 0,992392421794684 7,34322220590395e-05 0,000146864444118079
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 5,50741665442796e-05 0 0,000220296666177119 0,992087678073139 0,000293728888236158
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00734322220590395 0 0 0 0 0 6,16830665295932e-05 0,000367161110295198 0,000440593332354237 0,991787340284917
而不是：
mc = dtmc(TPM,'StateNames',namesStates);
我们可以做到：
mc = dtmc(TPM);
在documentation中可以找到'LabelEdges'参数，设置为true时也会显示概率。
graphplot(mc,'ColorNodes',true,'ColorEdges',true,'LabelEdges',true);