ALGORITMO B
O algoritmo B aprende uma rede bayesiana a partir de um método de busca e pontuação. Neste, é utilizado é construido um modelo representativo dos dados através de um método heurístico e é utilizada uma métrica de pontuação para avaliá-lo.
Tal método necessita de uma banco da casos que representa o universo a ser aprendido, e da ordenação total das variáveis que representam os atributos desse banco de casos, como informação à priori. Tal informação representa a crença a priori sobre as relações de dependência das referidas variáveis.
O algoritmo B é o seguite:
Pold,Pnew, epsilon, parentsLength; ContinueFalse=false; ConstructPredecessores(vectorVariaveis); Para i=0 aténumero de variáveis faça{ ContinueFlag = true; Variavel=vetorVariaveis.get(i); POld=getG(variavel,null); ParentsLength=variavel.getNumeroMaximoPais(); Enquanto(continueFlag && tamanho de pais < patentsLength){ pNew,z= getZMax(variavel); Se (pNew-pOld>epsilon){ Pold=pNew; Variaveis.getPais().add(z); } senão continueFlag=false; } } |
Em que é recebido com entrada o band de casos, um conjunto de variáveis, um vetor de freqüência e a ordenação das variáveis. Como saída é dada a rede bayesiana.