粗糙集属性约简matlab代码

以下是一个基于粗糙集的属性约简的 Matlab 代码示例：

% 定义数据集
data = [1 1 1 0;
        1 0 1 1;
        0 1 0 1;
        0 0 1 0;
        1 1 0 1;
        0 1 1 1];
[n, m] = size(data);

% 定义决策属性
decAttr = m;

% 初始化属性集
attrSet = 1:m-1;

% 粗糙集属性约简
while true
    % 计算每个属性的依赖度
    dep = zeros(1, length(attrSet));
    for i = 1:length(attrSet)
        attr = attrSet;
        attr(i) = []; % 删除当前属性
        % 计算条件熵
        condEnt = 0;
        for j = 1:2 % 对于每个决策属性值
            subData = data(data(:, decAttr)==j, attr);
            p = sum(subData(:, i)) / size(subData, 1);
            if p == 0 || p == 1 % 避免出现 log(0) 或 log(1)
                condEnt = condEnt + 0;
            else
                condEnt = condEnt - p*log2(p) - (1-p)*log2(1-p);
            end
        end
        % 计算依赖度
        dep(i) = (2*condEnt - calcEnt(data(:, decAttr))) / (2*calcEnt(data(:, decAttr)));
    end
    % 找到依赖度最小的属性
    [minDep, minIndex] = min(dep);
    if minDep >= 0 % 如果所有属性依赖度都为0或正数，说明已经找到最小集
        break;
    else % 删除依赖度最小的属性
        attrSet(minIndex) = [];
    end
end

% 输出属性约简结果
fprintf('属性约简结果为：');
disp(attrSet);

% 计算数据集的熵
function ent = calcEnt(data)
    p1 = sum(data==1) / length(data);
    p2 = sum(data==2) / length(data);
    if p1 == 0 || p1 == 1 % 避免出现 log(0) 或 log(1)
        ent = -p2*log2(p2);
    elseif p2 == 0 || p2 == 1
        ent = -p1*log2(p1);
    else
        ent = -p1*log2(p1) - p2*log2(p2);
    end
end

其中，`data`为数据集，每行表示一个样本，每列表示一个属性，最后一列为决策属性；`decAttr`为决策属性所在的列号；`attrSet`为当前属性集合；`dep`为每个属性的依赖度。在代码中，使用了信息熵和条件熵的概念来计算属性的依赖度，最后找到依赖度最小的属性，将其从属性集中删除，并重复上述过程，直到所有属性的依赖度都为0或正数，即找到了最小属性集合。