R语言bnlearn包实现贝叶斯网络具体代码案例

好的，以下是一个简单的贝叶斯网络的代码案例：

首先，我们需要安装和加载 `bnlearn` 包：

install.packages("bnlearn")
library(bnlearn)

然后，我们可以构造一个简单的贝叶斯网络：

# 构造节点
nodes <- c("A", "B", "C", "D")

# 构造有向边
edges <- matrix(c("A", "B", "B", "C", "C", "D"), ncol = 2, byrow = TRUE)

# 构造贝叶斯网络
bn <- empty.graph(nodes)
bn <- set.arc(bn, edges)

接着，我们可以对每个节点指定其条件概率分布：

# 指定节点 A 的条件概率分布
cpt.a <- matrix(c(0.6, 0.4), ncol = 2, dimnames = list(NULL, "A"))
bn <- set.prob(bn, "A", cpt.a)

# 指定节点 B 的条件概率分布
cpt.b <- matrix(c(0.8, 0.2, 0.3, 0.7), ncol = 2, dimnames = list(NULL, c("A", "B")))
bn <- set.prob(bn, "B", cpt.b)

# 指定节点 C 的条件概率分布
cpt.c <- matrix(c(0.9, 0.1, 0.2, 0.8), ncol = 2, dimnames = list(NULL, c("B", "C")))
bn <- set.prob(bn, "C", cpt.c)

# 指定节点 D 的条件概率分布
cpt.d <- matrix(c(0.1, 0.9, 0.5, 0.5), ncol = 2, dimnames = list(NULL, c("C", "D")))
bn <- set.prob(bn, "D", cpt.d)

最后，我们可以使用 `bn.fit()` 函数拟合数据并进行推断：

# 构造数据集
data <- matrix(c(1, 1, 1, 1,
                 1, 1, 2, 2,
                 2, 2, 2, 1,
                 2, 2, 1, 2,
                 1, 1, 2, 2), ncol = 4, dimnames = list(NULL, nodes))

# 拟合数据
fit <- bn.fit(bn, data)

# 进行推断
inference <- predict(fit, node = "D", method = "marginal")
print(inference)

以上就是一个简单的贝叶斯网络的代码案例。请注意，这只是一个示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整和完善。