MATLAB粗糙集理论决策规则提取与分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了粗糙集理论的核心算法，支持数据离散化、属性约简与决策规则提取。用户可通过该系统学习粗糙集原理，并应用于分类与决策分析，适合教学与科研场景。

详 情 说 明

基于粗糙集理论的决策规则提取与分类系统

项目介绍

本项目是一个基于粗糙集理论的数据分析与分类系统，实现了粗糙集理论的核心算法。系统能够对包含条件属性和决策属性的决策表进行自动化处理，完成从数据预处理到规则提取的全流程分析。该系统既可作为粗糙集理论的教学演示工具，也可应用于实际数据分析任务，实现基于提取规则的分类预测功能。

功能特性

• 数据预处理：支持等频分箱和等宽分箱两种离散化方法，将连续属性转换为离散区间
• 属性重要性评估：基于正区域或依赖度计算各条件属性对决策属性的重要性
• 属性约简：实现高效的属性约简算法，去除冗余属性，保留核心特征
• 决策规则提取：自动生成"IF-THEN"形式的可解释决策规则
• 规则质量评估：提供规则支持度、置信度等统计指标评估规则质量
• 结果可视化：生成属性依赖关系图、规则覆盖度分析图等直观展示

使用方法

1. 数据准备：准备.csv或.mat格式的决策表数据，确保包含条件属性和决策属性
2. 参数设置：根据需要设置离散化方法（等频/等宽）、约简算法参数等
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成数据处理全过程
4. 结果查看：查看输出的约简属性集合、决策规则集及各项评估指标
5. 结果应用：可将提取的规则用于新数据的分类预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存，推荐8GB以上用于处理大型数据集

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据读取与验证、离散化方法调用、属性重要性计算引擎、约简算法执行、规则提取逻辑以及结果输出与可视化生成。该文件整合了各功能模块，为用户提供完整的数据分析管道。