下面首先介绍一个结构学习方法，接着利用Matlab中的贝叶斯网络工具箱的K2算法学习该贝叶斯网络的结构。有关贝叶斯网络工具箱的使用，请看【Matlab】贝叶斯网络工具箱简介。

问题：服务器数据传送

现有两台服务器（S1和S2），都会单向向用户User传送数据，服务器S1和S2之间也会有数据通讯，但无法确定他们之间的数据流向。数据包的传送只取两种可能值：T=1（成功）或者F=2（失败）。

现有数据如下：

数据含义解释：例如1 2 1，代表服务器S1发送成功，服务器S2发送失败，用户User成功接受到数据。

需要根据上述的数据，学习贝叶斯网络的结构，Matlab代码如下所示。

function [] = h2()%% 读取数据data = load('server_data.txt')';N = size(data,2);%节点的个数%% 分别采用了两种评分函数（贝叶斯评分、BIC评分）根据数据集使用K2算法学习网络结构，并比较网络结构与真实结构的差异。order = 1:N;max_fan_in = 2;%每个节点允许的最大父节点数量ns = 2*ones(1,N); %ns代表每个节点的状态数，这里每个节点都只有两个取值，即一个父节点最多有两个子节点dag1 = learn_struct_K2(data, ns, order, 'max_fan_in', max_fan_in)%dag2 = learn_struct_K2(data, ns, order, 'max_fan_in', max_fan_in, 'scoring_fn', 'bic', 'params', [])meanings = {'s1','s2','user'};%数据含义graph(dag1,meanings);%绘出贝叶斯网络的图像
end%% 绘图
function graph(cm,meanings)%% 去除图中的权重为inf的边for i=1:size(cm,1)for j=1:size(cm,2)if cm(i,j) == infcm(i,j) = 0;endendend%% 设置图显示权重并可视化bg=biograph(cm,meanings);bg.showWeights='on';view(bg);
end

学习到的结构如下所示。

dag1 =0     1     10     0     10     0     0

需要注意的是，由于k2算法是需要先验节点顺序的，所以order参数是假设已知的。通常，我们取1~N，N为节点的个数。更多内容，可以参考一下：贝叶斯网络K2算法及其增量算法的实现（基于matlab FullBNT -1.0.7 ）

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【Matlab】利用贝叶斯网络工具箱中的K2算法进行结构学习

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