ALGORITMO K2
O algoritmo K2 aprende uma rede bayseana a partir de um método heurístico chamado de aprendizagem por pontuação que utiliza a comparação entre probabilidades.
Onde é calculada a probabilidade de um certo pai dado uma variável : P(V,Cj) se a maior probabilidade for a de P(V) quer dizer que a variável não possui pai.
A descrição do algoritmo K2 vem a seguir:
for i = 1 to número de variáveis
old = g(Vi,Ø);
continua = true
while ( continua and numeroPais <= numeroMaximoPais)
for ji = 1 to numeroCandidatoPais
g(Vi,Cj)
max = maximo(g(Vi,Cj));
End for
new = max;
if( new > max)
old = new;
Vi.adicionaPai(Cj);
else
continua = false
End if
End while
End for
A função g é uma métrica para calcular a probabilidade de um certo pai dado uma variável.
A função max determina a maior probabilidade
A função adicionaPai adiciona um pai a uma variável