采用前向贪心算法实现的基于粗糙集的属性约简的python

以下是一个基于粗糙集的属性约简算法的Python实现，采用了前向贪心算法：

import pandas as pd
import numpy as np

class RoughSetReduction:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.attributes = self.data.columns[:-1]
        self.decision = self.data.columns[-1]

    # 计算属性重要性
    def importance(self, A):
        B = list(set(self.attributes) - set(A))
        a = len(self.data[self.data[self.decision] == 1])
        b = len(self.data[self.data[self.decision] == 0])

        a1 = len(self.data[(self.data[self.decision] == 1) & (self.data[A].apply(lambda x: all(i == 1 for i in x)), axis=1)])
        a2 = len(self.data[(self.data[self.decision] == 1) & (self.data[B].apply(lambda x: all(i == 1 for i in x)), axis=1)])
        b1 = len(self.data[(self.data[self.decision] == 0) & (self.data[A].apply(lambda x: all(i == 1 for i in x)), axis=1)])
        b2 = len(self.data[(self.data[self.decision] == 0) & (self.data[B].apply(lambda x: all(i == 1 for i in x)), axis=1)])

        return (a1 / a) - (a2 / a) - (b1 / b) + (b2 / b)

    # 进行属性约简
    def reduction(self):
        A = []
        while True:
            max_importance = -np.inf
            max_attribute = None
            for attr in list(set(self.attributes) - set(A)):
                cur_importance = self.importance(A + [attr])
                if cur_importance > max_importance:
                    max_importance = cur_importance
                    max_attribute = attr
            if max_attribute is None:
                break
            A.append(max_attribute)
        return A

其中，`data`是数据集，`attributes`是属性集合，`decision`是决策属性。在`importance`方法中，通过计算`A`属性集合对决策属性的重要性来进行属性重要性的评估。在`reduction`方法中，通过不断加入重要性最高的属性，直到无法继续增加重要性为止，得到属性约简的结果。