基于粗糙集的属性约简算法python
时间: 2023-10-29 17:04:46 浏览: 87
粗糙集是一种处理不确定性和不完备性信息的方法,它可以用来进行属性约简,以减少数据集中的冗余信息。下面是一个基于粗糙集的属性约简算法的 Python 实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 计算正域和反域
def pos_neg_region(data, labels):
pos = set()
neg = set()
for i in range(len(data)):
if labels[i] == 1:
pos.add(i)
else:
neg.add(i)
return pos, neg
# 计算属性重要度
def attr_importance(data, labels, attr):
pos, neg = pos_neg_region(data, labels)
pos_attr = set()
neg_attr = set()
for i in pos:
pos_attr.add(data[i][attr])
for i in neg:
neg_attr.add(data[i][attr])
attr_imp = len(pos_attr) * len(neg_attr)
return attr_imp
# 计算属性约简
def attr_reduction(data, labels):
n_attrs = len(data[0])
attrs = set(range(n_attrs))
attr_reduct = set()
while attrs:
max_imp = 0
max_attr = None
for attr in attrs:
imp = attr_importance(data, labels, attr)
if imp > max_imp:
max_imp = imp
max_attr = attr
attr_reduct.add(max_attr)
attrs.remove(max_attr)
pos, neg = pos_neg_region(data, labels)
pos_red = set()
neg_red = set()
for i in pos:
pos_red.add(data[i][max_attr])
for i in neg:
neg_red.add(data[i][max_attr])
if pos_red == neg_red:
break
return attr_reduct
# 测试算法
data = pd.read_csv('data.csv').values.tolist()
labels = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
attr_reduct = attr_reduction(data, labels)
print(attr_reduct)
```
在这个实现中,我们首先定义了一个 `pos_neg_region` 函数,用于计算正域和反域。然后,我们定义了一个 `attr_importance` 函数,用于计算属性重要度。最后,我们定义了一个 `attr_reduction` 函数,用于计算属性约简。我们使用一个例子数据集来测试算法,数据集包括 8 个样本和 4 个属性。我们输出了算法计算得到的属性约简结果。
需要注意的是,这个算法的时间复杂度较高,因此对于大规模数据集,可能需要优化算法以提高效率。
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