R语言做贝叶斯网络结构学习

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本文使用pcalg包做贝叶斯网络结构的学习

#实例分析
##pcalg包的安装
安装pcalg包时由于有些依赖包已经被CRAN撤掉，所以安装起来有些技巧。
以下是安装代码：

install.packages('BiocManager', repos = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN')
options('BioC_mirror'='https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/bioconductor/')
BiocManager::install(c('graph','RBGL','Rgraphviz'))
install.packages(c('kpcalg'), repos = 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN')

##贝叶斯网络结构学习
###iris数据集
我们使用iris数据集进行学习，这是一个针对连续变量的结构学习的例子：

suffStat <-list(C = cor(iris[,1:4]), n = nrow(iris))
pc.fit <- pc(suffStat, indepTest = gaussCItest,alpha = 0.01,labels =names(iris[1:4]),verbose = TRUE)
pc.fit
plot(pc.fit)

###Adult数据集
该数据从美国1994年人口普查数据库抽取而来，可以用来预测居民收入是否超过50K/year。该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包含年龄，工种，学历，职业，人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量。

age – The age of the individual
type_employer – The type of employer the individual has. Whether they are government, military, private, an d so on.
fnlwgt – The # of people the census takers believe that observation - represents. We will be ignoring this variable
education – The highest level of education achieved for that individual
education_num – Highest level of education in numerical form
marital – Marital status of the individual
occupation – The occupation of the individual
relationship – A bit more difficult to explain. Contains family relationship values like husband, father, and so on, but only contains one per observation. I’m not sure what this is supposed to represent
race – descriptions of the individuals race. Black, White, Eskimo, and so on
sex – Biological Sex
capital_gain – Capital gains recorded
capital_loss – Capital Losses recorded
hr_per_week – Hours worked per week
country – Country of origin for person
income – Boolean Variable. Whether or not the person makes more than $50,000 per annum income.

对于离散数据，我们使用 G 2 G^2 G2统计量来检验条件独立性。
接来下探索一下，教育，婚姻状态，职业，收入的关系是怎样的：

url <- "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data"
adult <- read.csv(url, strip.white = TRUE, header = FALSE,col.names=c("age", "type_employer", "fnlwgt", "education", "education_num","marital", "occupation", "relationship", "race","sex","capital_gain", "capital_loss", "hr_per_week","country", "income"))> adult<-adult[,c(4,6,7,15)]
> head(adult)education            marital        occupation income
1 Bachelors      Never-married      Adm-clerical  <=50K
2 Bachelors Married-civ-spouse   Exec-managerial  <=50K
3   HS-grad           Divorced Handlers-cleaners  <=50K
4      11th Married-civ-spouse Handlers-cleaners  <=50K
5 Bachelors Married-civ-spouse    Prof-specialty  <=50K
6   Masters Married-civ-spouse   Exec-managerial  <=50K

adult2<-sapply(adult,function(x){temp<-as.integer(factor(x))-1
})
nlev<-sapply(adult,function(x){temp<-factor(x)length(levels(temp))
})
adult2<-as.data.frame(adult2)
suffStat <- list(dm = adult2, nlev = nlev, adaptDF = FALSE)pc.fit <- pc(suffStat, indepTest = disCItest,alpha = 0.01,labels =names(adult2),verbose = TRUE)
pc.fitplot(pc.fit)

该包的详细说明：

Causal Inference using Graphical Models with the Package pcalg
Package ‘pcalg’

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