MATLAB实现的粗糙集属性约简算法与案例分析工具

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现粗糙集理论的属性约简算法，提供数据预处理、不可分辨关系计算和属性重要性分析功能，适用于决策表的数据挖掘与特征选择。

详 情 说 明

基于粗糙集理论的属性约简算法实现与案例分析

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了粗糙集理论中的经典属性约简算法。通过构建不可分辨关系、计算属性依赖度、执行属性约简等核心步骤，能够有效去除决策表中的冗余属性，同时保持原有的分类能力。项目集成了正区域法和差别矩阵法两种经典约简策略，并提供完整的可视化分析和结果验证功能，适用于数据挖掘、特征选择等领域的教学与研究应用。

功能特性

• 数据预处理：支持CSV格式决策表导入，自动进行数据离散化与规范化处理
• 不可分辨关系计算：构建等价类划分矩阵，分析属性间的区分能力
• 属性重要性分析：量化各条件属性对决策属性的依赖度和贡献权重
• 多算法约简实现：集成基于正区域和差别矩阵的两种经典约简方法
• 结果验证评估：对比约简前后的属性数量、分类精度等关键指标
• 可视化展示：生成属性依赖度柱状图、约简过程流程图等直观图表
• 结果导出：支持将约简结果导出为MAT文件或CSV格式便于后续分析

使用方法

1. 准备数据：将决策表数据保存为CSV格式，确保包含条件属性列和决策属性列
2. 参数配置：在配置文件中选择约简算法（正区域法/差别矩阵法），设置停止阈值等参数
3. 执行约简：运行主程序，系统将自动完成数据预处理、属性评估和约简计算
4. 结果分析：查看约简属性集、过程报告和性能对比分析，审阅生成的可视化图表
5. 结果导出：根据需要将约简结果导出为指定格式文件

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了项目的核心处理流程，包括数据读取与预处理、不可分辨关系矩阵构建、属性重要性评估计算、基于选定算法的属性约简执行、约简结果验证与性能对比分析，以及最终结果的可视化展示与导出功能。