베 이 루스 네트워크 만 들 기

박문 의 내용 은http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/usage.22may00.html#basics
베 일 스 네트워크 를 정의 하려 면 도형 구조 와 상응하는 파 라미 터 를 알 아야 한다.다음 그림 의 도형 구 조 를 고려 합 니 다. 위의 그림 에 있 는 방향 무 환 도 를 지정 하고 속성 행렬 을 만 듭 니 다.

clc 
clear 
%         
%       ：Cloudy = 1, Sprinkler = 2, Rain = 3, WetGrass =
%4.             ，           。
N=4;
dag=zeros(N,N);
C=1;S=2;R=3;W=4;
%        1，    0
dag(C,[S R])=1;
dag(S,W)=1;
dag(R,W)=1;
%       ，              。        ，                  。                  
discrete_nodes=1:N;
%          
node_sizes=2*ones(1,N);
%         ，      ：
%node_sizes = [4 2 3 5];   Cloudy       ，Sprinkler     ...
bnet=mk_bnet(dag,node_sizes,'names',{'cloudy','sprinkler','rain','wetgrass'},'discrete',discrete_nodes);
%   CPD  ，（CPD，Conditional Probability Distribution     ）。
bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet,C,[0.5 0.5]);
bnet.CPD{R} = tabular_CPD(bnet,R,[0.8 0.2 0.2 0.8]);
bnet.CPD{S} = tabular_CPD(bnet,S,[0.5 0.9 0.5 0.1]);
bnet.CPD{W} = tabular_CPD(bnet,W,[1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99]);
% figure
draw_graph(dag);

구조 도