模糊粗糙集python代码

模糊粗糙集是一种处理不确定性和不完备信息的数学工具，它将经典粗糙集理论扩展到了模糊环境。在Python中，你可以使用一些库来实现模糊粗糙集，比如FuzzyRoughSet或PyRoughSets等。

以下是一个简单的例子，展示如何使用`fuzzyrsets`库来进行模糊粗糙集操作：

from fuzzyrsets import FRS

# 定义模糊集合
def membership(x):
    # 这里可以根据需要定义模糊集的隶属函数
    if x >= 0 and x < 5:
        return [0.2, 0.6]  # 示例：x属于A类的概率是[0.2, 0.6]
    elif x >= 5 and x < 10:
        return [0.7, 0.9]  # 示例：x属于B类的概率是[0.7, 0.9]
    else:
        return [0.1, 0.4]  # 示例：x属于C类的概率是[0.1, 0.4]

# 创建FRS实例
frs = FRS(domain=['low', 'medium', 'high'], universe=[0, 10], membership=membership)

# 执行模糊粗糙集计算
approximation = frs.approximation()

在这个例子中，我们首先定义了一个模糊集合的隶属度函数，然后创建了一个`FRS`对象，指定域（属性值）、宇宙（数据范围）以及成员函数。最后，通过`approximation()`方法对数据进行了模糊粗糙集近似。