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目的运用贝叶斯网络（Bayesiannetwork，BNT）分析肝癌病人资料，探索肝癌预后影响因素间的相互关系。方法依据最小描述长度（Minimal Description Length，MDL）准则学习网络结构，对完整数据运用极大似然估计（Maximumlike lihood estimation，MLE）获得网络参数，对含有缺失值的数据运用期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法进行参数学习，并与完整数据的MLE估计进行比较，衡量BNT学习含有缺失值数据的能力。结果通过