贝叶斯网络matlab代码

以下是一个简单的贝叶斯网络的 Matlab 代码示例：

首先，我们需要定义变量和它们之间的条件概率分布：

% 定义变量
A = 1; B = 2; C = 3; D = 4;

% 条件概率分布
P(A) = [0.6 0.4]; % A 的边缘概率分布
P(B|A) = [0.8 0.2; 0.3 0.7]; % B 给定 A 的条件概率分布
P(C|A,B) = [0.9 0.1; 0.2 0.8]; % C 给定 A 和 B 的条件概率分布
P(D|C) = [0.7 0.3; 0.1 0.9]; % D 给定 C 的条件概率分布

接下来，我们可以通过调用 `bayesnet` 函数来构建贝叶斯网络：

% 构建贝叶斯网络
dag = zeros(4);
dag(A,[B C]) = 1;
dag(B,C) = 1;
dag(C,D) = 1;
discrete_nodes = 1:4; % 所有节点都是离散的
node_sizes = [2 2 2 2]; % 所有节点的取值数都是 2
bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes);

然后，我们需要指定每个节点的条件概率分布：

% 指定条件概率分布
bnet.CPD{A} = tabular_CPD(bnet, A, P(A));
bnet.CPD{B} = tabular_CPD(bnet, B, 'CPT', P(B|A));
bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, 'CPT', P(C|A,B));
bnet.CPD{D} = tabular_CPD(bnet, D, 'CPT', P(D|C));

最后，我们可以使用 `inference` 函数来推断节点的后验概率分布：

% 推断后验概率分布
evidence = cell(1, 4);
evidence{D} = 1; % 观测到 D 的取值为 1
engine = jtree_inf_engine(bnet);
[engine, loglik] = enter_evidence(engine, evidence);
marg = marginal_nodes(engine, A);
marg.T % 输出 A 的后验概率分布

这就是一个简单的贝叶斯网络的 Matlab 代码示例。