基于MATLAB的贝叶斯网络学习与推理系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的贝叶斯网络处理流程，支持网络结构学习和参数估计。包含PC、K2等经典算法，可处理完整及部分观测数据，提供高效的贝叶斯推理功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的贝叶斯网络学习与推理系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的贝叶斯网络完整处理系统，实现了从数据学习到概率推理的全套功能。系统采用贝叶斯概率理论和图模型算法，支持混合数据类型处理，为统计机器学习应用提供强大工具。

功能特性

网络学习模块

• 结构学习：支持PC、K2等经典算法，可从完整或部分观测数据中自动发现网络结构
• 参数估计：提供最大似然估计和贝叶斯参数学习方法
• 混合数据处理：同时支持连续变量和离散变量的建模
• 先验知识融合：可结合领域知识约束网络结构学习过程

推理计算模块

• 精确推理：实现变量消除法、团树传播等精确推理算法
• 近似推理：提供随机抽样法、Loopy Belief Propagation等近似计算方法
• 多样化查询：支持证据传播、最大后验概率查询等多种推理任务
• 置信度评估：输出推理结果的不确定性度量

使用方法

数据准备

• 训练数据格式：N×M数值矩阵（N个样本，M个变量）
• 部分观测数据：用NaN标记缺失值
• 先验知识：可选DAG边列表文件指定结构约束

推理查询

• 指定证据变量的观测取值
• 选择需要计算概率分布的查询变量
• 设置推理类型参数（精确/近似推理标志）

输出结果

• 学习输出：网络结构邻接矩阵、条件概率表、学习质量评估指标
• 推理输出：后验概率分布、最大后验概率估计、可视化图表

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含数据加载与预处理、网络结构学习算法选择与执行、参数估计方法配置与计算、推理查询解析与执行、结果可视化生成等完整功能链路，为用户提供一站式贝叶斯网络分析解决方案。