粗糙集属性约简matlab代码

下面是一个基于粗糙集的属性约简的 MATLAB 代码示例：

% 假设我们有一个数据集，包含4个属性和10个样本
data = rand(10, 4);

% 定义一个函数来计算决策属性的依赖度
function [dep] = dependence(decision, attribute)
    % 计算决策属性的熵
    decision_entropy = entropy(decision);

    % 计算决策属性在给定属性下的条件熵
    attribute_entropy = 0;
    for i = 1:size(attribute, 2)
        attribute_entropy = attribute_entropy + (size(attribute{i}, 1) / size(decision, 1)) * entropy(decision(attribute{i}));
    end

    % 返回决策属性的依赖度
    dep = decision_entropy - attribute_entropy;
end

% 定义一个函数来计算熵
function [ent] = entropy(data)
    % 计算每个类别的频率
    values = unique(data);
    freqs = histc(data, values) / size(data, 1);

    % 计算熵
    ent = -sum(freqs .* log2(freqs));
end

% 定义一个函数来执行属性约简
function [reduced_attributes] = attribute_reduction(data, decision, threshold)
    % 初始化属性集合
    attributes = cell(1, size(data, 2) - 1);
    for i = 1:size(attributes, 2)
        attributes{i} = i;
    end

    % 开始迭代
    while true
        % 计算每个属性的依赖度
        dependencies = zeros(1, size(attributes, 2));
        for i = 1:size(attributes, 2)
            dependencies(i) = dependence(decision, data(:, attributes{i}));
        end

        % 找到最小依赖度和对应的属性
        [min_dep, min_idx] = min(dependencies);

        % 如果最小依赖度小于阈值，则返回属性集合
        if min_dep >= threshold
            reduced_attributes = attributes;
            return;
        end

        % 删除最小依赖度的属性
        attributes(min_idx) = [];
    end
end

% 执行属性约简并输出结果
reduced_attributes = attribute_reduction(data, randi([0, 1], 10, 1), 0.1);
disp(reduced_attributes);

该代码实现了一个简单的基于粗糙集的属性约简算法，可以用于处理小型数据集。在实际应用中，可能需要针对不同的数据集进行调整和优化。