采用前向贪心算法实现粗糙集属性约简与分类任务的python示例并附数据集
时间: 2024-01-31 12:03:25 浏览: 20
好的,为了回答您的问题,我需要先解释一下前向贪心算法在粗糙集属性约简与分类任务中的应用。
在粗糙集属性约简与分类任务中,我们需要对数据集进行属性约简,找出最重要的属性来进行分类。前向贪心算法是一种常用的方法,它从空属性集合开始,每次选择一个最优的属性添加到属性集合中,直到满足约简条件为止。
下面是一个简单的基于前向贪心算法的粗糙集属性约简与分类任务的Python示例,附带了一个数据集。代码中使用了numpy、pandas和sklearn等常用的Python库。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 获取属性和类别
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 定义粗糙集属性约简函数
def rough_set_reduction(X, y):
# 初始化属性集合和分类器
S = set()
clf = DecisionTreeClassifier()
# 计算所有属性的重要性得分
scores = np.zeros(X.shape[1])
for i in range(X.shape[1]):
clf.fit(X[:, i].reshape(-1, 1), y)
scores[i] = clf.score(X[:, i].reshape(-1, 1), y)
# 按重要性得分排序并添加属性到属性集合中
while True:
max_score = 0
max_index = -1
for i in range(X.shape[1]):
if i not in S:
new_S = S | {i}
clf.fit(X[:, list(new_S)], y)
score = clf.score(X[:, list(new_S)], y)
if score > max_score:
max_score = score
max_index = i
if max_index != -1:
S.add(max_index)
else:
break
# 返回属性集合
return list(S)
# 进行粗糙集属性约简
reduced_X = X[:, rough_set_reduction(X, y)]
# 输出结果
print('原始属性数量:', X.shape[1])
print('约简后属性数量:', reduced_X.shape[1])
print('约简后属性集合:', rough_set_reduction(X, y))
```
数据集示例:
```
outlook,temperature,humidity,windy,class
sunny,hot,high,false,no
sunny,hot,high,true,no
overcast,hot,high,false,yes
rainy,mild,high,false,yes
rainy,cool,normal,false,yes
rainy,cool,normal,true,no
overcast,cool,normal,true,yes
sunny,mild,high,false,no
sunny,cool,normal,false,yes
rainy,mild,normal,false,yes
sunny,mild,normal,true,yes
overcast,mild,high,true,yes
overcast,hot,normal,false,yes
rainy,mild,high,true,no
```
注意:为了保证代码的正确性,数据集中的属性值应该是数字或者经过编码后的数字。