我很想回答“无”或“分类和聚类”。

为什么是“无”？因为 HMM 与支持向量机或 k-means 不在同一个包里。

支持向量机或 k-means 是专门为解决问题而设计的（第一种情况下的分类，第二种情况下的聚类），实际上只是一个优化程序，以最大化“预期分类优度”或“聚类优度”标准. 美妙之处在于标准和优化程序的选择。HMM 本身并不是一种算法。它们是向量序列上的一种特定概率分布——我们知道良好的参数估计和边际分布计算算法。但是询问它们是否属于“聚类”或“分类”家族就像询问高斯分布是监督学习还是无监督学习一样荒谬。

为什么要“分类和聚类”？由于以下原因： 作为概率分布，HMM 可用于贝叶斯框架中的分类；并且作为具有隐藏状态的模型，可以从它们的参数中恢复训练数据的一些潜在聚类。更确切地说：

HMM 可用于分类。这是贝叶斯分类框架的直接应用，HMM 被用作描述数据的概率模型。例如，您有一个包含数字话语（“一”、“二”等）的大型数据库，并且想要构建一个能够对未知话语进行分类的系统。对于训练数据中的每个类（“一”、“二”），您估计描述该类中训练序列的 HMM 模型的参数 - 最终得到 10 个模型。然后，为了执行识别，您计算 10似然分数（表示模型生成您想要识别的序列的可能性有多大），得分最高的模型会给出数字。在HMM 的 Rabiner 教程中，训练阶段为“问题3”，分类阶段为“问题2”。

HMM 也可以以无监督的方式使用，以实现类似于聚类的效果。给定一个序列，你可以训练一个$k$-state HMM，在训练过程结束时，在序列上运行 Viterbi 算法以获得与每个输入向量相关联的最可能状态（或者只是从$\gamma$在训练过程中）。这使您可以将输入序列聚类到$k$类，但与通过 k-means 运行数据所获得的结果不同，您的聚类在时间轴上是同质的。例如，您可以提取视频序列的每一帧的颜色直方图，在此序列上运行此过程，您最终会将视频分解为对应于场景的同质时间段（不切实际的一点是你必须设置场景的数量$k$提前）。这种技术常用于视频或音乐的自动、无监督、结构分析。

首先，让我们看一下三个选项：

• 分类：识别数据属于一组预定义类中的哪个类。
• 聚类：学习数据所属的类集。
• 回归：找到一个变量和一个或多个其他变量之间的关系。

维基百科上对 HMM 的描述如下表：

所以状态（类）的数量是固定的。

这意味着该算法不会试图找出类（状态）的数量是 --- 所以它不是开放式聚类（状态数量未知）。

但是，正如@nikie 指出的那样，HMM 将进行聚类。

没有真正的自变量（在回归上下文中存在）---所以它不是回归。

所以我的回答是 HMM 是一种分类和聚类算法，我不相信它是一种回归。