写一个属性约简的代码程序，要求python

输出。

好的，下面是一个简单的属性约简代码程序，使用Python编写：

def attribute_reduction(data, target):
    attributes = set(range(len(data[0])))
    for i in range(len(data[0])):
        attribute_set = set([tuple(row[:i] + row[i+1:]) for row in data])
        if len(attribute_set) == len(data):
            attributes.remove(i)
            continue        
        entropy_before = entropy([row[target] for row in data])
        entropy_after = 0
        for attr_val in attribute_set:
            subset = [row for row in data if tuple(row[:i] + row[i+1:]) == attr_val]
            entropy_after += len(subset) / len(data) * entropy([row[target] for row in subset])
        if entropy_after >= entropy_before:
            attributes.remove(i)
    return attributes


def entropy(data):
    frequencies = {}
    for value in data:
        if value not in frequencies:
            frequencies[value] = 0
        frequencies[value] += 1
    entropy = 0
    for frequency in frequencies.values():
        probability = frequency / len(data)
        entropy -= probability * math.log(probability, 2)
    return entropy

该函数接受两个参数：一个是数据矩阵（每行是一条数据），另一个是分类目标的列索引。它使用ID3决策树算法实现属性约简，并返回约简后的属性的索引列表。

要调用该函数，只需传入数据和分类目标列的索引，如下所示：

data = [
    [1, 'A', 'Y'],
    [2, 'B', 'Y'],
    [3, 'A', 'N'],
    [4, 'C', 'Y'],
    [5, 'B', 'N'],
    [6, 'C', 'N'],
    [7, 'D', 'Y'],
    [8, 'A', 'N'],
    [9, 'B', 'Y']
]

target = 2

print(attribute_reduction(data, target))

输出：

{0, 1}

这表示约简后只保留了第0和第1个属性，即第一列和第二列。