贝叶斯网络结构学习K2算法

资 源 简 介

贝叶斯网络结构学习K2算法

详 情 说 明

贝叶斯网络结构学习中的K2算法是一种经典的基于评分的贪婪搜索算法。该算法主要特点是在已知节点顺序的前提下，通过逐步添加和删除边来构建最优网络结构。

K2算法的工作流程可分为两个主要阶段：加边阶段和减边阶段。算法开始时从空图出发，在加边阶段按照给定的节点顺序，依次考虑为每个节点添加可能的父节点。每次添加一条边后，都会计算当前网络结构的K2评分值，只有当评分有所提高时才会保留这条边。

K2评分函数基于贝叶斯统计原理，衡量给定数据下网络结构的后验概率。它考虑了每个节点与其父节点之间的条件概率分布，以及数据对这些分布的拟合程度。

在减边阶段，算法会检查已添加的每条边是否可以删除。同样基于K2评分，如果删除某条边后网络评分提高，则该边会被移除。这种两阶段设计使得算法既能探索增加依赖关系的可能性，也能识别并去除冗余的依赖关系。

由于K2算法在已知节点顺序的前提下工作，它避免了考虑节点顺序排列组合的巨大搜索空间，这使得算法效率相比于完全的结构学习算法有显著提升。但同时，节点顺序的质量会直接影响最终学习到的网络结构质量。