​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

贝叶斯网络作为一种概率图模型，能够直观地表示变量间的依赖关系。而K2算法则是其中一种经典的网络结构学习算法，特别适用于已知变量顺序的场景。

K2算法的核心思想是通过评分函数来评估网络结构的优劣。它采用贪心策略逐步添加边，每次选择能使评分最大化的父节点组合。整个过程从无边的网络开始，按照预先确定的变量顺序，依次为每个节点寻找可能的父节点集合。

该算法主要依赖两个关键要素：一是预先定义的评分函数（通常采用贝叶斯评分或BIC评分）；二是节点顺序的确定，这直接影响最终网络结构。K2算法通过限制父节点的候选集（通常是排序靠前的节点），有效地控制了搜索空间大小。

在实际应用中，K2算法表现出较好的计算效率，尤其当变量数量适中时。它能够从数据中自动学习变量间的条件依赖关系，最终生成一个反映数据真实结构的贝叶斯网络。这种网络不仅可用于概率推理，还能帮助理解变量间的因果关系。