粗糙集约简 程序 matlab,粗糙集属性约简matlab程序

以下是一个简单的粗糙集属性约简的 MATLAB 程序：

function [reduct] = RS_reduction(data)
% data: 数据矩阵，每一列代表一个属性，每一行代表一个样本
% reduct: 约简后的属性集合

[row, col] = size(data);
% 将数据矩阵按行随机打乱
rand_seq = randperm(row);
data = data(rand_seq,:);

% 初始化重要度矩阵
importance = zeros(1,col-1);

% 计算属性重要度
for i = 1:col-1
    x = data(:,i);
    y = data(:,col);
    pos = find(y==1);
    neg = find(y==0);
    TP = length(find(x(pos)==1));
    TN = length(find(x(neg)==0));
    FP = length(find(x(neg)==1));
    FN = length(find(x(pos)==0));
    importance(i) = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN);
end

% 将属性按重要度排序
[importance, index] = sort(importance, 'descend');

% 执行属性约简
reduct = index(1);
for i = 2:col-1
    if sum(ismember(data(:,reduct),data(:,index(i)))) < row
        reduct = [reduct, index(i)];
    end
end
end

在这个程序中，我们首先将数据矩阵按行随机打乱，然后计算每个属性的重要度。为了计算重要度，我们根据样本的类别（最后一列）将数据分成两个子集，然后计算真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）的数量。重要度被定义为（TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）。最后，我们按照重要度将属性进行排序，并执行属性约简。

请注意，这只是一个简单的示例程序，可能需要根据具体应用进行调整。