Проблема с обучением скрытой марковской модели и использованием для классификации

Мне трудно понять, как использовать Кевина Мерфи. Набор инструментов HMM Набор инструментов. Было бы здорово, если бы кто-нибудь, у кого есть опыт работы с ним, мог прояснить некоторые концептуальные вопросы. Я каким-то образом понял теорию, лежащую в основе HMM, но это сбивает с толку, как ее реализовать и упомянуть все настройки параметров.

Есть 2 класса, поэтому нам нужно 2 HMM.
Допустим, обучающие векторы: class1 O1={4 3 5 1 2} и class O_2={1 4 3 2 4}.
Теперь система должна классифицировать неизвестную последовательность O3={1 3 2 4 4} либо как класс 1, либо как класс 2.

1. Что будет в obsmat0 и obsmat1?
2. Как указать/синтаксис для вероятности перехода transmat0 и transmat1?
3. Какими в этом случае будут переменные данные?
4. Будет ли число состояний Q=5, поскольку используется пять уникальных чисел/символов?
5. Количество выходных символов=5 ?
6. Как мне упомянуть вероятности перехода transmat0 и transmat1?