邻域粗糙集代码python

邻域粗糙集是基于粗糙集理论发展而来的一种特征选择方法，它通过考察每个属性在其邻域内的分布情况来衡量其与决策属性之间的关联程度。在Python语言中，实现邻域粗糙集的代码大致如下：

首先，需要导入相应的库：numpy、pandas等。

import numpy as np
import pandas as pd

接下来，我们需要导入数据文件并对其进行预处理。

data = pd.read_csv("data.csv")
X = data.drop('Decision', axis=1)
Y = data['Decision']

然后，我们要定义计算邻域的函数，它的功能是对于每个属性A，找出与其相似的所有样本并计算其邻域。

def get_neighborhood(A, X):
'''
计算属性A的邻域
'''
sim = np.zeros(X.shape[0]) # 初始化相似度矩阵
for i in range(X.shape[0]):
sim[i] = np.sum(X.iloc[i,:] == X.iloc[A,:]) # 计算相似度
return np.where(sim > 0)[0] # 返回邻域样本的索引

接着，我们需要定义计算约简的函数。这个函数的功能是对所有属性进行遍历，找出对决策属性约简意义最大的子集，并返回最终的约简结果。

def rough_set(X, Y):
'''
邻域粗糙集算法
'''
n_features = X.shape[1] # 获取属性数目
S = set(range(n_features)) # 初始化特征集合
for i in range(n_features):
A = S - set([i]) # 从特征集合中删除当前特征
B = get_neighborhood(i, X) # 计算邻域
if B.size > 0:
red = True # 约简标志
for j in A:
if len(set(get_neighborhood(j, X)).intersection(set(B))) == 0:
red = False # 不满足约简条件
break
if red:
S = A # 更新特征集合
return S

最后，我们可以调用rough_set函数，获取约简后的特征集合。

S = rough_set(X, Y)

以上就是邻域粗糙集在Python中的基本实现方式。具体的实现过程还需要根据具体的问题做出相应的调整和改进。