粗糙集熟悉约简matlab代码

以下是一个粗糙集约简的 MATLAB 代码示例：

% 初始化数据集
data = [1 0 1 1 0 1; 
        0 1 0 1 1 1; 
        1 1 1 0 1 0; 
        0 0 1 1 0 1; 
        1 1 0 1 1 0];

% 初始化决策属性
decision = [1 1 0 1 0];

% 计算决策属性的不确定度
decision_entropy = -sum(decision.*log2(decision) + (1-decision).*log2(1-decision));

% 初始化属性集合
attributes = [1 1 1 1 1 1];

% 迭代计算每个属性的重要性和不确定度
for i = 1:size(data, 2)
    % 计算属性 i 的重要性
    importance(i) = sum(data(:, i))/size(data, 1);
    
    % 计算属性 i 的熵
    attribute = data(:, i);
    attribute_entropy_1 = -sum(attribute.*log2(attribute) + (1-attribute).*log2(1-attribute));
    attribute_entropy_0 = -sum((1-attribute).*log2(1-attribute) + attribute.*log2(attribute));
    attribute_entropy = (sum(attribute)*attribute_entropy_1 + sum(1-attribute)*attribute_entropy_0)/size(data, 1);
    
    % 计算属性 i 的决策属性条件熵
    attribute_decision_entropy_1 = -sum(decision(attribute == 1).*log2(decision(attribute == 1)) + (1-decision(attribute == 1)).*log2(1-decision(attribute == 1)));
    attribute_decision_entropy_0 = -sum(decision(attribute == 0).*log2(decision(attribute == 0)) + (1-decision(attribute == 0)).*log2(1-decision(attribute == 0)));
    attribute_decision_entropy = (sum(attribute)*attribute_decision_entropy_1 + sum(1-attribute)*attribute_decision_entropy_0)/size(data, 1);
    
    % 计算属性 i 的相对重要性
    relative_importance(i) = importance(i)*(1 - attribute_decision_entropy/decision_entropy);
    
    % 计算属性 i 的相对不确定度
    relative_uncertainty(i) = attribute_entropy/decision_entropy;
end

% 计算每个属性的粗糙度
roughness = zeros(size(data, 2), 1);
for i = 1:size(data, 2)
    roughness(i) = decision_entropy - relative_importance(i)*decision_entropy - relative_uncertainty(i)*decision_entropy;
end

% 选择最小粗糙度的属性作为约简结果
[~, index] = min(roughness);
attributes(index) = 0;

% 输出约简结果
attributes

这个代码实现了粗糙集的基本算法，包括属性重要性、属性熵、属性决策属性条件熵、相对重要性、相对不确定度和粗糙度的计算。然后，通过选择最小粗糙度的属性来进行约简。需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要进行一些改进和优化。