基于前向贪心策略的属性约简算法python实现

以下是一个基于前向贪心策略的属性约简算法的 Python 实现：

def is_consistent(data, attributes, attribute):
    """
    判断属性集 attributes 加上属性 后是否一致
    """
    consistent = True
    for row in data:
        for a in attributes:
            if row[a] != row[attribute]:
                consistent = False
                break
        if not consistent:
            break
    return consistent

def calculate_dependency(data, attributes, attribute):
    """
    计算属性集 attributes 对属性 attribute 的依赖度
    """
    count_consistent = 0
    for row in data:
        if is_consistent(data, attributes, attribute):
            count_consistent += 1
    return count_consistent / len(data)

def forward_greedy(data, threshold):
    """
    基于前向贪心策略的属性约简算法
    """
    # 初始化属性集和依赖度
    attributes = set(data.columns) - {'decision'}
    dependency = {}
    for attribute in attributes:
        dependency[attribute] = calculate_dependency(data, set(), attribute)

    # 依次加入属性，直到满足阈值
    while True:
        max_dependency = max(dependency.values())
        if max_dependency >= threshold:
            break
        for attribute in attributes:
            if dependency[attribute] == max_dependency:
                attributes.remove(attribute)
                if is_consistent(data, attributes, 'decision'):
                    dependency.pop(attribute)
                else:
                    dependency[attribute] = calculate_dependency(data, attributes, attribute)

    return attributes

这个算法从所有属性开始，依次加入属性，直到满足给定的依赖度阈值。每次加入属性后，判断属性集是否一致，如果一致则该属性不再参与计算，否则计算其对目标属性的依赖度。最后返回约简后的属性集。