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《贝叶斯网的R实现( Bayesian networks in R)(二)bnlearn.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、贝叶斯网的R实现（BayesiannetworksinR）（二）bnlearn(1)2013-06-1421:33:221.bayesiannetworks的一些基本概念贝叶斯网bayesiannetworks是一种有向无环图模型（DAG），可表示为G=(V,A)。其中V是节点的集合，节点表示随机变量；A是弧（或称为边）的集合，弧的箭头表示随机变量之间的概率相依性。有向无环图DAG定义了一个因子化的V中全体节点的联合概率分布，称为全局概率分布；相对的，与每个随机变量关联的，为局部概率分布。因子化的形式由贝叶斯网的马尔科夫性质给出，对每个随机变量，其概率
2、只依赖于其父代：可以通过学习算法得到贝叶斯网的结构。学习算法首先是学习网络结构，然后在此基础上估计局部分布函数的参数。尽管全局和局部分布的选择形式很多，最常用的还是下面的两种分布：多项分布（离散数据）多元正态分布（连续分布）得到网络结构，可以利用概率的条件相依，对相关专业问题进行推断。R中有多个包可以实现贝叶斯网的创建、学习和推断，详见下面表格。前面我曾简单介绍过gRain包，本篇讨论最常用的bnlearn包。2.网络创建和操作bnlearn包自带数据集marks，88学生5门课的成绩。这个数据最早由Mardiaetal(1979)研究过。librar
3、y(bnlearn)##Warning:package'bnlearn'wasbuiltunderRversion3.0.1data(marks)str(marks)##'data.frame':88obs.of5variables:##$MECH:num77637555635351596264...##$VECT:num82787372636167706072...##$ALG:num67807163657265685860...##$ANL:num67706670706465626262...##$STAT:num81818168637368567
4、045...创建一个空网络，节点对应于marks的变量。然后通过指派一个两列的矩阵来添加边。生成一个无向图：ug<-empty.graph(names(marks))arcs(ug,ignore.cycles=TRUE)=matrix(c("MECH","VECT","MECH","ALG","VECT","MECH","VECT","ALG","ALG","MECH","ALG","VECT","ALG","ANL","ALG","STAT","ANL","ALG","ANL","STAT","STAT","ALG","STAT","ANL"),nc
5、ol=2,byrow=TRUE,dimnames=list(c(),c("from","to")))ug####Random/GeneratedBayesiannetwork####model:##[undirectedgraph]##nodes:5##arcs:6##undirectedarcs:6##directedarcs:0##averagemarkovblanketsize:2.40##averageneighbourhoodsize:2.40##averagebranchingfactor:0.00####generationalgorit
6、hm:Empty这个ug对象属于bn类，这个类用于在bnlearn包中管理网络结构。这个对象包括三个方面的信息：(1)learning:结构的学习(2)node节点(3)arc边生成一个有向图：dg<-empty.graph(names(marks))arcs(dg)=matrix(c("VECT","MECH","ALG","MECH","ALG","VECT","ANL","ALG","STAT","ALG","STAT","ANL"),ncol=2,byrow=TRUE,dimnames=list(c(),c("from","to")))dg##
7、##Random/GeneratedBayesiannetwork####model:##[STAT][ANL
8、STAT][ALG
9、ANL:STAT][VECT
10、ALG][MECH
11、VECT:ALG]##nodes:5##arcs:6##undirectedarcs:0##directedarcs:6##averagemarkovblanketsize:2.40##averageneighbourhoodsize:2.40##averagebranchingfactor:1.20####generationalgorithm:Empty有时候也可以从邻
12、接矩阵（adjacencymatrix）来生成有向图dg。mat<-matrix(c(0,1,
