<p>Ah, sorry, you're right.  I forgot about that restriction.  At the moment the <code>DiscreteDistribution</code> class only works with one-dimensional observations.  Realistically you can just transform your discrete observations to one dimension without any change in the model... if you have two dimensions that each take values between 0 and 9, then you could have one dimension that takes values between 00 and 99 (just concatenate the two dimensions).  This will give you the same HMM in the end.</p>

<p>It'd be possible to extend support for the discrete distribution to multiple dimensions more directly, but that hasn't been done at this time.</p>

<p>Anyway, you shouldn't have the problem with Gaussian or GMM HMMs.</p>

<p style="font-size:small;-webkit-text-size-adjust:none;color:#666;">&mdash;<br>Reply to this email directly or <a href="https://github.com/mlpack/mlpack/issues/470#issuecomment-157068293">view it on GitHub</a>.<img alt="" height="1" src="https://github.com/notifications/beacon/AJ4bFO_RDEB8ILRgTtyYwUvBMl7fwyKnks5pGe4_gaJpZM4Gh38U.gif" width="1" /></p>
<div itemscope itemtype="http://schema.org/EmailMessage">
<div itemprop="action" itemscope itemtype="http://schema.org/ViewAction">
  <link itemprop="url" href="https://github.com/mlpack/mlpack/issues/470#issuecomment-157068293"></link>
  <meta itemprop="name" content="View Issue"></meta>
</div>
<meta itemprop="description" content="View this Issue on GitHub"></meta>
</div>