基于粗糙集理论的属性最小值约简MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了粗糙集理论中的属性最小值约简算法，通过计算属性依赖度与重要性，自动识别决策表中的冗余属性，提取保持分类能力的最小属性子集，有效降低数据维度。

详 情 说 明

基于粗糙集理论的属性最小值约简算法实现

项目介绍

本项目实现了基于粗糙集理论的属性约简算法，重点研究并实现了最小值约简方法。系统能够自动识别决策表中的冗余属性，通过计算属性依赖度和重要性，找到保持分类能力不变的最小属性子集。该算法可以有效降低数据维度，提高后续数据处理的效率，同时保持原始数据的分类能力。

功能特性

• 核心算法实现：基于粗糙集理论的属性依赖度计算和属性重要性评估
• 最小值约简：采用启发式搜索算法寻找最小属性子集
• 完整流程支持：从数据输入到结果验证的完整约简流程
• 可视化分析：提供属性重要性排序图和约简过程示意图
• 有效性验证：输出约简前后分类精度保持率等验证指标
• 详细日志：记录各步骤的属性评估信息和约简过程

使用方法

输入参数

1. 决策表数据矩阵：m×n维数值矩阵
2. 条件属性集合：1×k维向量（k为条件属性数量）
3. 决策属性集合：1×d维向量（d为决策属性数量）
4. 可选参数：属性重要性阈值、约简终止条件等

输出结果

1. 最小属性约简结果（约简后的属性索引向量）
2. 约简过程详细日志（包含各步骤的属性评估信息）
3. 约简前后属性数量对比
4. 约简有效性验证指标（分类精度保持率等）
5. 可视化结果图表（属性重要性排序图、约简过程示意图）

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存要求：建议4GB以上（根据数据规模调整）

文件说明

主程序文件实现了完整的属性约简流程，包括数据预处理、属性依赖度计算、重要性评估、启发式搜索算法执行、结果验证与可视化输出等核心功能。该文件整合了所有算法模块，提供用户友好的参数接口，并生成详细的约简分析报告和图形化结果展示。