粗糙集约简 程序 matlab,粗糙集属性约简matlab程序

粗糙集约简程序matlab：

function [reduct] = roughSetReduction(data,labels)
% data: 数据集，每行为一个样本，每列为一个属性
% labels: 标签，1为正例，0为负例
% reduct: 返回的约简结果，为属性序号的集合
[n,m] = size(data);
% 正例集、反例集和决策属性
P = find(labels==1);
N = find(labels==0);
D = [P,N];
% 初始化可信域
U = 1:m;
% 判断可信域是否改变
change = true;
while change
    change = false;
    % 遍历可信域内的属性
    for i = U
        % 如果该属性已被约简，则跳过
        if ~ismember(i,U)
            continue
        end
        % 计算去掉该属性后的决策表
        data_without_i = data(:,[1:i-1,i+1:end]);
        % 判断去掉该属性后是否能分辨正例和反例
        P_without_i = intersect(P,find(sum(data_without_i,2)==m-1));
        N_without_i = intersect(N,find(sum(data_without_i,2)<m-1));
        if isempty(P_without_i) || isempty(N_without_i)
            % 如果不能分辨，则将该属性从可信域中删除
            U(U==i) = [];
            change = true;
        end
    end
end
reduct = U;

粗糙集属性约简matlab程序：

function [reduct] = roughSetAttributeReduction(data,labels)
% data: 数据集，每行为一个样本，每列为一个属性
% labels: 标签，1为正例，0为负例
% reduct: 返回的约简结果，为属性序号的集合
[n,m] = size(data);
% 正例集、反例集和决策属性
P = find(labels==1);
N = find(labels==0);
D = [P,N];
% 初始化可信域
U = 1:m;
% 初始化属性重要度
imp = zeros(1,m);
% 计算属性重要度
for i = 1:m
    % 计算去掉该属性后的决策表
    data_without_i = data(:,[1:i-1,i+1:end]);
    % 判断去掉该属性后是否能分辨正例和反例
    P_without_i = intersect(P,find(sum(data_without_i,2)==m-1));
    N_without_i = intersect(N,find(sum(data_without_i,2)<m-1));
    % 计算属性重要度
    imp(i) = length(P_without_i)*length(N_without_i);
end
% 按照重要度排序
[~,idx] = sort(imp,'descend');
% 依次判断属性是否可以被约简
for i = idx
    % 如果该属性已被约简，则跳过
    if ~ismember(i,U)
        continue
    end
    % 计算去掉该属性后的决策表
    data_without_i = data(:,[1:i-1,i+1:end]);
    % 判断去掉该属性后是否能分辨正例和反例
    P_without_i = intersect(P,find(sum(data_without_i,2)==m-1));
    N_without_i = intersect(N,find(sum(data_without_i,2)<m-1));
    if isempty(P_without_i) || isempty(N_without_i)
        % 如果不能分辨，则将该属性从可信域中删除
        U(U==i) = [];
    end
end
reduct = U;

以上是两个简单的粗糙集约简相关的matlab程序，仅供参考。