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Max-Min-Hill-Climbing-Algorithm: 用于从观测数据生成DAG的算法

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简介:
简介:Max-Min-Hill-Climbing-Algorithm是一种创新性算法,专门设计用于解析观测数据并从中构建定向无环图(DAG),以揭示变量间复杂关系。 最大最小爬山算法(Max-Min Hill Climbing, MMHC)是一种用于贝叶斯网络结构学习的方法。该方法由Ioannis Tsamardinos、Laura E. Brown 和 Constantin F. Aliferis提出,并发表在Machine Learning期刊上。 MMHC 算法旨在从观测数据中重建贝叶斯网络的结构。具体来说,它首先利用最大最小父子节点(Max-Min Parents and Children, MMPC)算法构建有向无环图 (DAG) 的骨架。随后,采用贝叶斯狄利克雷似然等价统一分数对顶点之间的边进行导向。 使用此包之前,请确保已安装了最新版本的 R(>=3.1)、RCPP(>=0.11.1)和igraph包。

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  • Max-Min-Hill-Climbing-Algorithm: DAG
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    简介:Max-Min-Hill-Climbing-Algorithm是一种创新性算法,专门设计用于解析观测数据并从中构建定向无环图(DAG),以揭示变量间复杂关系。 最大最小爬山算法(Max-Min Hill Climbing, MMHC)是一种用于贝叶斯网络结构学习的方法。该方法由Ioannis Tsamardinos、Laura E. Brown 和 Constantin F. Aliferis提出,并发表在Machine Learning期刊上。 MMHC 算法旨在从观测数据中重建贝叶斯网络的结构。具体来说,它首先利用最大最小父子节点(Max-Min Parents and Children, MMPC)算法构建有向无环图 (DAG) 的骨架。随后,采用贝叶斯狄利克雷似然等价统一分数对顶点之间的边进行导向。 使用此包之前,请确保已安装了最新版本的 R(>=3.1)、RCPP(>=0.11.1)和igraph包。
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