贝叶斯网络学习算法K2算法

资 源 简 介

贝叶斯网络学习算法K2算法

详 情 说 明

贝叶斯网络是一种用有向无环图表示概率依赖关系的模型，其中节点代表随机变量，边表示变量间的依赖关系。K2算法是一种经典的贝叶斯网络结构学习算法，主要用于从数据中自动推导出网络拓扑结构。

K2算法的核心思想基于评分搜索框架。它通过定义一个评分函数来评估网络结构与数据的拟合程度，并采用贪心搜索策略逐步优化网络结构。算法的名称来源于其作者Cooper和Herskovits在1992年发表的论文，是该领域里程碑式的工作之一。

该算法需要预先确定节点顺序作为输入，这个顺序决定了在结构搜索过程中节点间的父子关系限制。对于每个节点，K2算法会尝试添加可能的父节点，并计算相应的评分增益。如果增益为正，则保留这一修改。整个过程从没有父节点开始，逐步添加最能提高评分的父节点组合。

K2算法使用贝叶斯评分作为评价标准，这种评分综合考虑了网络结构的先验概率和给定结构下数据的似然。其计算基于Dirichlet先验分布假设，能有效避免过拟合问题。由于采用贪心策略，算法在计算效率上有明显优势，尤其适合中等规模的网络学习。

实际应用中，K2算法常用于医疗诊断、故障分析等领域，帮助从观测数据中自动发现变量间的依赖关系。需要注意的是，算法性能高度依赖于初始节点顺序的设定，这是后续改进算法如K3试图解决的问题。