共 4 条
基于互信息的贝叶斯网络结构学习算法
被引:15
作者:
陈一虎
机构:
[1] 宝鸡文理学院数学系
来源:
关键词:
贝叶斯网络;
结构学习;
互信息;
条件独立性测试;
贪婪搜索;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号:
140502 [人工智能];
摘要:
结构学习是贝叶斯网络的重要分支之一,而由数据学习贝叶斯网络是NP-完全问题,提出了一个由数据学习贝叶斯网络的改进算法。该算法基于互信息知识构造初始无向图,并通过条件独立测试对无向边添加方向;同时提出了一个针对4节点环和5节点环的局部优化方法来构造初始框架,最后利用贪婪搜索算法得到最优网络结构。数值实验结果表明,改进的算法无论是在BIC评分值,还是在结构的误差上都有一定的改善,并且在迭代次数、运行时间上均有明显降低,能较快地确定出与数据匹配程度最高的网络结构。
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