采用前向贪心算法实现的基于粗糙集的属性约简的python

前向贪心算法是一种常用的属性约简算法，其核心思想是从原始属性集合中逐步选择最优的属性加入到约简属性集合中，直到不能继续添加。

以下是一个基于粗糙集的属性约简的Python实现，采用前向贪心算法：

import numpy as np

def rough_set_reduction(data, labels):
    # 数据标签数量
    label_num = len(set(labels))
    # 数据集属性数量
    attr_num = data.shape[1]

    # 初始条件
    c = set() # 约简属性集合
    d = set(range(attr_num)) # 剩余属性集合
    C = np.zeros(label_num, dtype=int) # 决策类别数量

    for i in labels:
        C[i] += 1

    # 前向贪心算法
    while d:
        max_gain = -1
        max_attr = None

        for j in d:
            # 计算属性 j 的条件熵
            e = 0
            for v in set(data[:, j]):
                Dv = data[data[:, j] == v]
                Cv = np.zeros(label_num, dtype=int)
                for i in labels[Dv]:
                    Cv[i] += 1
                e += sum(Cv) / len(labels) * entropy(Cv)
            # 计算属性 j 的信息增益
            gain = entropy(C) - e
            # 选择信息增益最大的属性
            if gain > max_gain:
                max_gain = gain
                max_attr = j

        # 更新约简属性集合和剩余属性集合
        c.add(max_attr)
        d.remove(max_attr)

    return c

def entropy(C):
    # 计算熵
    C = np.array(C)
    C = C[C != 0]
    p = C / sum(C)
    return -sum(p * np.log2(p))

输入参数 `data` 是一个 $n \times m$ 的二维数组，表示 $n$ 个样本的 $m$ 个属性值；`labels` 是一个长度为 $n$ 的一维数组，表示 $n$ 个样本的标签值。

输出结果是一个包含属性索引的集合，表示约简后的属性集合。

注意，此代码仅供参考，可能需要根据实际情况进行修改和优化。