文件名称:
Bayesian-Network-Distribution:我的本科毕业设计的源码-源码
开发工具:
文件大小: 57kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-24
详细说明：介绍
这个项目是我的SUB毕设的源码。SUB毕设做的是建造一个Hadoop云计算平台，并在该平台上将贝叶斯网络结构学习算法进行分布化实现。
贝叶斯网络结构学习算法采用K2算法，K2算法采用贪婪搜索处理模型处理问题。首先选择一种评价网络结构优劣的评分函数，本项目中使用的是BIC评分，然后从一个网络开始，根据预先确定的最大父父数据和例程的序号，选择选择分值最高的中断作为该例程的父节点。
K2算法的出发点是一个只有例程没有边的无向图，然后按照顺序依次确定该例程的父例程，即增加有向边，并使用评分函数作为判别条件。寻找父上游的过程（即寻找局部最优网络结构的过程）是相互独立的，可以并行执行计算，加速网络的生成过程。
第一个Map-Reduce过程，是为了处理数据集，进行统计和分析，替代数据量；第二个Map-Reduce过程，是计算贝叶斯网络结构的过程。地图过程，计算每个节点的局部最优网络结构及其评分
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