9 Inference-Belief Propagation part1
9.1 Belief Propagation
9.1.1 聚类图(Cluster Graphs)
聚类图即这样的一个无向图：节点是团 Ci⊆X1,…,Xn ，其中 Xi 是第 i 个变量；节点
Ci
和 Cj 之间的边代表子集 S(i,j)⊆Ci∩Cj 范围内两节点之间的信息交流。
聚类图代表着其中的节点和节点之间的消息传播的通道，两个节点能通过边来传递它们共同知道的变量的相关信息。因此，原来的图中一个因子存在且只存在于聚类图中的一个节点中，表示原来的因子信息包含且只包含在一个聚类图的节点中，这样原来的因子的信息都会被包含进去，并且只被计算一次。
另外，一个图可以对应多个聚类图，因为因子所聚集的方式不一样。
9.1.2 置信传播算法
置信传播算法如下：
(1)把每个因子 φk∈Φ 分配进团 Cαk 中；
(2)构建初始势： ψi(Ci)=∏k:α(k)=iφk ;
(3)设置初始传递的消息为 1 ：
δi→j=1
;
(4)选择边进行消息传递： δi→j(Si,j)=∑Ci−Si,jψi(C
