基于粗糙集理论的属性约简算法python代码

以下是基于粗糙集理论的属性约简算法的Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取属性列
columns = data.columns[:-1]

# 初始化重要度矩阵
imp_matrix = np.zeros((len(columns), len(columns)))

# 计算属性重要度
for i in range(len(columns)):
    for j in range(len(columns)):
        if i == j:
            continue
        else:
            # 计算条件熵
            pij = pd.crosstab(data[columns[i]], data[columns[j]], margins=True, normalize='all')
            pij = pij.iloc[:-1, :-1]
            entropy = 0
            for k in range(pij.shape[0]):
                for l in range(pij.shape[1]):
                    if pij.iloc[k, l] != 0:
                        entropy -= pij.iloc[k, l] * np.log2(pij.iloc[k, l])

            # 计算属性重要度
            pi = len(data[data[columns[i]] == 1]) / len(data)
            imp_matrix[i, j] = pi - entropy

# 初始化重要度向量
imp_vector = np.sum(imp_matrix, axis=1)

# 确定重要度最大的属性
max_imp_index = np.argmax(imp_vector)
reduct = [columns[max_imp_index]]

# 进行属性约简
while True:
    # 计算冗余度
    redundancies = []
    for column in columns:
        if column in reduct:
            redundancies.append(0)
        else:
            temp = reduct + [column]
            temp_data = data[temp]
            pij = pd.crosstab(temp_data[temp[-1]], temp_data[temp[:-1]], margins=True, normalize='all')
            pij = pij.iloc[:-1, :-1]
            entropy = 0
            for k in range(pij.shape[0]):
                for l in range(pij.shape[1]):
                    if pij.iloc[k, l] != 0:
                        entropy -= pij.iloc[k, l] * np.log2(pij.iloc[k, l])
            redundancies.append(entropy)

    # 计算相对重要度
    rel_imp = imp_vector / np.array(redundancies)

    # 确定相对重要度最大的属性
    max_rel_imp_index = np.argmax(rel_imp)

    # 判断是否可以继续约简
    if rel_imp[max_rel_imp_index] > 1:
        reduct.append(columns[max_rel_imp_index])
    else:
        break

print('属性约简结果：', reduct)

需要注意的是，上述代码中的`data.csv`文件需要自己准备，其中最后一列为类别标签。同时，代码中还涉及到冗余度的计算和相对重要度的计算，这些都是粗糙集理论的核心概念，需要深入理解后才能进行实现。