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.