似乎我有一个非常常见的任务，但是我缺少一些可以帮助我查找信息的关键字。所以我陈述我的任务。
有人。关于每个人的一组变量是已知的。一对人 P1 和 P2 可以处于以下关系之一（它们是类）：
- 亲子
- 兄弟姐妹
- 合作伙伴（重要的）
- 其他（一些间接亲属或非家庭成员）
通过选择具有已知关系的对（Pi，Pk）的一些变量，我可以训练一个朴素贝叶斯分类器来预测类。这很好。
现在。我有一组人 P1、P2、... Pm，我需要构建代表家谱的最可能图。我可以成对使用我的贝叶斯分类器，但在这种情况下，我不会使用存储在图形/多个节点组合中的大量信息。
例如，给出了节点 P1、P2、P3 和 P4。我的贝叶斯分类器认为 P2 是 P1 的父级，P4 是 P3 的父级的概率为 0.9。至于 P1 和 P3 之间的关系，它返回兄弟姐妹的 p=0.31 和伙伴的 p=0.34，所以结果是相当不可靠的。现在，如果 P2 和 P4 之间关系的分类产生“伙伴”的概率为 0.7，我可以更确定 P1 和 P3 实际上是兄弟姐妹。另一方面，如果 P2 和 P4 是概率为 0.8 的“其他”，那么我可以更安全地得出结论 P1 和 P3 是合作伙伴。
我可以手动编写这个逻辑，但我认为有更多的案例和逻辑依赖关系，特别是如果我们想为大约 10 或 20 人构建关系图。因此，我想使用某种分类器或分类器系统。
但是这个分类器系统的输出将不是一个二进制或标量值，而是一个整图。我可以使用什么或从哪里开始寻找？
谢谢！