邻域粗糙集的属性约简python代码
时间: 2024-01-31 22:01:12 浏览: 40
邻域粗糙集属性约简是一种特征选择方法,它可以帮助我们减少数据集中的冗余特征,并保留对分类任务有重要意义的特征。下面是一个简单的用Python实现邻域粗糙集属性约简的代码示例:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
# 定义一个函数用于计算属性的关联度
def calculate_dependency(X, y):
# 构建k近邻模型
knn = NearestNeighbors(n_neighbors=3)
knn.fit(X)
# 计算每个样本的3个最近邻
_, indices = knn.kneighbors(X)
# 初始化关联度矩阵
dependency_matrix = np.zeros((X.shape[1], X.shape[1]))
# 计算关联度
for i, neighbors in enumerate(indices):
for j in range(len(neighbors)):
for k in range(j+1, len(neighbors)):
dependency_matrix[neighbors[j], neighbors[k]] += 1
# 归一化关联度矩阵
max_dependency = np.max(dependency_matrix)
dependency_matrix /= max_dependency
# 计算属性依赖度
attribute_dependency = np.sum(dependency_matrix, axis=1)
return attribute_dependency
# 定义一个函数用于进行属性约简
def attribute_reduction(X, y, k):
# 计算属性依赖度
attribute_dependency = calculate_dependency(X, y)
# 根据属性依赖度对属性进行排序
sorted_indices = np.argsort(attribute_dependency)[::-1]
# 选择前k个属性作为约简结果
selected_indices = sorted_indices[:k]
return selected_indices
# 测试代码
# 假设我们有一个包含4个样本和5个属性的数据集
X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 5, 6],
[3, 4, 5, 6, 7],
[4, 5, 6, 7, 8]])
y = np.array([1, 1, -1, -1])
# 进行属性约简,选择2个属性
selected_indices = attribute_reduction(X, y, 2)
print("选择的属性索引:", selected_indices)
```
这段代码实现了邻域粗糙集属性约简的主要过程。首先通过计算属性的关联度来评估每个属性的重要性,然后根据属性的依赖度对属性进行排序,最后选择前k个属性作为约简结果。在代码测试中,我们假设有一个包含4个样本和5个属性的数据集,并选择2个属性作为约简结果。
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