邻域粗糙集属性约简py代码

邻域粗糙集是一种数据降维方法，它可以从原始数据中删除冗余属性，并保留最具代表性的属性特征。邻域粗糙集属性约简的py代码如下：

def NRS_reduction(dataset, k):
    """
    邻域粗糙集属性约简
    dataset: 数据集，每行代表一个样本，每列代表一个属性
    k: 邻域大小
    """
    n_samples, n_features = dataset.shape
    S = list(range(n_features))    # 初始化属性集合
    C = np.zeros(n_features)      # 初始化属性的分类能力
    c_count = np.zeros(n_features)   # 初始化每个属性被正确分类的次数

    # 计算所有属性的分类能力
    for i in range(n_samples):
        for j in range(n_features):
            if dataset[i][j] == 1:
                for f in set(S).difference({j}):
                    if (np.sum(dataset[:, [f, j]], axis=1) == 2).sum() >= k:
                        c_count[f] += 1
                        if dataset[i][-1] == 1:
                            C[f] += 1
                        break

    # 根据分类能力进行属性约简
    while True:
        max_c = np.max(C)    # 找到分类能力最大的属性
        if max_c == 0:
            break
        max_idx = np.argmax(C)
        S.remove(max_idx)   # 从属性集合中删除该属性
        # 更新分类能力
        for i in range(n_samples):
            if dataset[i][max_idx] == 1:
                if dataset[i][-1] == 1:
                    for f in S:
                        if dataset[i][f] == 1:
                            c_count[f] -= 1
                            C[f] = c_count[f] / (n_samples - c_count[f])
                else:
                    for f in S:
                        if dataset[i][f] == 1:
                            C[f] = c_count[f] / (n_samples - c_count[f])
    
    return S

该函数接受一个数据集和邻域大小k作为输入，输出一个约简后的属性集合S。函数首先计算所有属性的分类能力，然后根据分类能力进行属性约简，直到无法继续约简为止。在约简过程中，每个属性的分类能力和正确分类次数都会被更新。函数最终输出约简后的属性集合S，即保留最具代表性的属性特征。