Redes Bayesianas

6. Aprendizaje estructural
Algoritmo K2. Cooper y Herskovits (1992)
• Un conjunto de n variables discretas Xi (i = 1, . . . , n), con r i posibles valores
• D base de datos con N casos
• BS estructura de Red Bayesiana
• P ai padres de la variable X i
• qi número de instanciaciones diferentes de P a i
• Nijk número de casos en D para los cuales X i toma su k-ésimo valor y P a i está
en su j-ésima instanciación
• Nij = ∑ r i
k=1 N ijk
P (B S , D) = P (B S )
n∏
q i ∏
i=1 j=1
(r i − 1)!
(N ij + r i − 1)!
r i ∏
k=1
(N ijk )! = P (B S )
n∏
g(i, P a i ).
i=1
Redes Bayesianas – p.29/91