粗糙集属性约简python代码

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]：

# 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。