python设计小型智能信息处理系统,模拟实现基于粗糙集理论的数据分析方法的完整代码
时间: 2023-12-07 17:05:04 浏览: 34
好的,以下是一个简单的 Python 代码示例,模拟实现基于粗糙集理论的数据分析方法:
```python
class RoughSet:
def __init__(self, data):
self.data = data
def indiscernibility(self, x, y):
"""
计算两个数据对象 x 和 y 的不可分辨性
"""
sim = 0
for i in range(len(x)):
if x[i] == y[i]:
sim += 1
return sim / len(x)
def lower_approximation(self, C):
"""
计算属性集 C 的下近似
"""
lower = []
for i in range(len(self.data)):
sim = self.indiscernibility(self.data[i], C)
if sim == 1:
lower.append(self.data[i])
return lower
def upper_approximation(self, C):
"""
计算属性集 C 的上近似
"""
upper = []
for i in range(len(self.data)):
sim = self.indiscernibility(self.data[i], C)
if sim > 0:
upper.append(self.data[i])
return upper
def positive_region(self, C):
"""
计算属性集 C 的正域
"""
positive = []
lower = self.lower_approximation(C)
for i in range(len(self.data)):
if self.data[i] in lower:
positive.append(i)
return positive
def negative_region(self, C):
"""
计算属性集 C 的负域
"""
negative = []
upper = self.upper_approximation(C)
for i in range(len(self.data)):
if self.data[i] not in upper:
negative.append(i)
return negative
```
以上代码定义了一个 RoughSet 类,其中包含了计算不可分辨性、下近似、上近似、正域和负域的方法。需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体的数据集和任务进行调整和优化。
接下来,我们可以使用一个简单的数据集来测试这个类的功能:
```python
data = [
[1, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1]
]
rs = RoughSet(data)
C = [1, 1, 0, 1] # 属性集合 C
# 计算 C 的下近似、上近似、正域和负域
lower = rs.lower_approximation(C)
upper = rs.upper_approximation(C)
positive = rs.positive_region(C)
negative = rs.negative_region(C)
print("C 的下近似:", lower)
print("C 的上近似:", upper)
print("C 的正域:", positive)
print("C 的负域:", negative)
```
以上代码使用一个简单的数据集,计算了属性集合 C 的下近似、上近似、正域和负域。需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体需求进行调整和优化。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)