粗糙集属性约简python代码
时间: 2024-07-18 19:00:41 浏览: 115
粗糙集属性约简是通过Python实现的一种数据挖掘技术,用于简化数据集中的属性,提高决策系统的效率。以下是一个简单的依赖度约简和区别矩阵约简的示例[^1]:
```python
# 导入所需库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from itertools import combinations
# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
# 对类别变量进行编码
le = LabelEncoder()
y_encoded = le.fit_transform(y)
# 计算区别矩阵
def difference_matrix(Y):
return confusion_matrix(y_encoded, y_encoded).astype(bool)
# 依赖度计算
def dependency(D, A, B):
return sum(D[A, :][:, B]) / D.shape
# 基于依赖度的约简
def reduce_attributes(D, min_sup):
attributes = list(range(len(data.feature_names)))
while len(attributes) > 1:
best_attribute = None
max_dependency = 0
for a in combinations(attributes, 2):
dep = dependency(D, *a)
if dep > max_dependency:
max_dependency = dep
best_attribute = a
if max_dependency >= min_sup:
attributes.remove(best_attribute)
else:
break
return attributes
# 示例使用
min_sup = 0.5 # 最小支持度
D = difference_matrix(y_encoded)
reduced_attributes = reduce_attributes(D, min_sup)
```
这段代码首先加载并编码数据,然后计算区别矩阵,接着定义依赖度计算函数,最后执行依赖度约简。`reduce_attributes`函数会持续寻找依赖度超过最小支持度的属性对并移除其中一个,直到所有属性都满足条件。
阅读全文