​贝叶斯网络结构学习

资 源 简 介

​贝叶斯网络结构学习

详 情 说 明

贝叶斯网络结构学习是指从数据中自动推断变量之间的依赖关系，构建网络拓扑结构的过程。结构学习可以分为基于约束和基于评分两大类方法，前者依赖统计检验判断变量独立性，后者通过评分函数评估网络质量。

K2算法是一种经典的基于评分的贝叶斯网络结构学习方法，它采用贪心搜索策略，在给定变量顺序的前提下逐步添加边来优化网络结构。该算法使用贝叶斯信息准则(BIC)或K2评分作为评估标准，特点是计算高效且适合处理中等规模网络。

参数学习是在确定网络结构后，估计各节点条件概率分布的过程。K2算法通过统计数据中变量状态的联合出现频率，采用最大似然估计或贝叶斯估计方法来计算参数。

Matlab实现时通常需要处理数据预处理、评分函数计算、搜索策略实现等关键环节。实践中需要注意处理缺失数据、防止过拟合等问题，可采用交叉验证评估网络质量。