上图G1 和G2 是马尔科夫等价类,它们左上角的那条有向边方向并不相同,这时 PC 算法就无法判断这条边的方向了,只能输出无向边,即 G3。所以,严格来说,PC 算法以及大多数基于依赖统计分析的贝叶斯网络结构学习算法,得到的都只是一个 CPDAG(依然有无向边),而不是真正意义上的贝叶斯网络(有向无环图)。 参考...
基于搜索的贝叶斯网络结构学习算法核心主要包含两块:一是确定评分函数,用以评价网络结构的好坏。二是确定搜索策略以找到最好的结果。 二 评分函数 对网络结构的学习其实可以归结为求给定数据D下,具有最大后验概率的网络结构Bs,即求Bs使P(Bs| D)最大。 而P(Bs | D) = P(Bs , D) / P(D),分母P(D)与...
因为通过log函数可以将乘法运算转变为加法运算。 还有一种算法叫做K2R(K2 Reverse),它从一个全连接的信念网络开始,不断应用贪心算法从结构中移除边。我们可以用K2和K2R分别学习两个结构并从中挑选后验概率更大的结构。也可以在执行K2算法时,初始化不同的节点顺序,并挑选输出的网络结构中较好的那个。
PC算法学习贝叶斯网络结构，先确定依赖关系，再确定依赖方向生成CPDAG。依赖关系确立过程通过d分隔检测节点之间的条件独立性。d分隔定义为给定节点时，节点之间不存在有效路径。Fisher Z Test用于条件独立性检验。依赖关系方向确立利用d分隔原理反推出边的方向。完全部分有向无环图（CPDAG）由无向图扩展而来，...
贝叶斯网络的结构学习是一个复杂的问题，其中K2算法是一种常用的方法，它基于最大似然估计和变量消除算法...
使用Python进行贝叶斯网络算法的结构学习 贝叶斯网络是一种概率图模型,用于通过节点和边表示变量之间的条件依赖关系。结构学习则是指从数据中识别这些依赖关系的过程。本文将通过一个系统的流程来实现贝叶斯网络的结构学习,以下是整个过程的步骤概述。 流程概述
贝叶斯网络结构学习算法探析
基于互信息的贝叶斯网络结构学习算法
基于混合自适应Memetic算法的贝叶斯网络结构学习 沈佳杰,林 峰 (浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027) 摘 要:Memetic算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,具有较高的全局 搜索能力,将其成功应用于贝叶斯网络的结构学习。该算法在基本的遗传算法操作算子中,引入粒子群算法的基 ...
贝叶斯网络结构学习算法主要包括爬山法和K2算法等,但这些方法均要求面向大样本数据集。针对实际问题中样本集规模小的特点,通过引入概率密度核估计方法以实现对原始样本集的拓展,利用K2算法进行贝叶斯网络结构学习。通过优化选择核函数和窗宽,基于密度核估计方法实现了样本集的有效扩展;同时基于互信息度进行变量顺序的确认,进...