在matlab中如何构造不完备粗糙集的可辨识矩阵
时间: 2024-01-27 20:07:45 浏览: 60
在matlab中构造不完备粗糙集的可辨识矩阵,可以使用“区间逼近法”或“最小区间覆盖法”等算法。这里以“最小区间覆盖法”为例,介绍如何在matlab中实现。
首先,需要将原始数据转换为信息表形式,即每行表示一个样本,每列表示一个属性,缺失值用NaN表示。例如:
```
data = [1 2 NaN 4; NaN 2 3 4; 1 NaN 3 4; 1 2 3 NaN]
```
然后,可以使用以下代码构造可辨识矩阵:
```
[n, m] = size(data); % 获取数据集大小
R = zeros(n, n); % 初始化可辨识矩阵
for i = 1:n
for j = i+1:n
% 将两个样本的缺失值替换为最大值和最小值
temp = [data(i,:); data(j,:)];
temp(isnan(temp)) = max(data(:));
temp(isnan(temp)) = min(data(:));
% 计算两个样本之间的距离
dist = pdist(temp);
% 判断是否可辨识
if dist == 0 % 两个样本完全相同,不可辨识
R(i,j) = 0;
else % 可辨识
R(i,j) = 1;
end
end
end
```
这段代码使用了pdist函数来计算两个样本之间的距离,使用了min和max函数来替换缺失值,最终得到的可辨识矩阵R就是一个对称矩阵,其中R(i,j)=1表示第i个样本和第j个样本可辨识。
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