用matlab实现贝叶斯网络结构的BIC评分函数
时间: 2024-05-13 11:13:36 浏览: 24
以下是用matlab实现贝叶斯网络结构的BIC评分函数的示例代码:
```matlab
function [bic_score, model] = bic_score_bayesnet(data, max_num_parents)
% BIC评分函数
% data: 数据,每一行是一个样本,每一列是一个变量
% max_num_parents: 每个变量最多可以有的父节点数
% bic_score: BIC评分
% model: 选择的模型
n = size(data, 2);
bic_score = -inf;
model = [];
for i = 1:n
for j = 1:min(i-1, max_num_parents)
% 构建所有可能的父节点组合
parent_sets = combnk(1:i-1, j);
num_parent_sets = size(parent_sets, 1);
for k = 1:num_parent_sets
% 构建贝叶斯网络结构
dag = zeros(n);
dag(i, parent_sets(k,:)) = 1;
% 计算BIC评分
[LL, bic] = score(dag, data);
if bic > bic_score
bic_score = bic;
model = dag;
end
end
end
end
end
function [LL, BIC] = score(dag, data)
% 计算LL和BIC
% dag: 贝叶斯网络结构
% data: 数据,每一行是一个样本,每一列是一个变量
% LL: 对数似然
% BIC: BIC评分
n = size(data, 2);
bnet = mk_bnet(dag, ones(1, n), 'discrete', 1:n);
bnet = learn_params(bnet, data);
engine = jtree_inf_engine(bnet);
evidence = cell(1, n);
[engine, LL] = enter_evidence(engine, evidence);
BIC = LL - 0.5 * sum(sum(dag)) * log(size(data, 1));
end
```
使用示例:
```matlab
% 生成数据
n = 5;
data = randi([1, 5], 1000, n);
% 计算BIC评分
max_num_parents = 2;
[bic_score, model] = bic_score_bayesnet(data, max_num_parents);
```
注意:这个实现中使用了Bayes Net Toolbox for Matlab,需要先安装该工具箱。