基于MATLAB的粗糙集数据规则提取分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现粗糙集理论核心算法，支持数据导入、属性约简、等价类划分及决策规则生成。系统可自动评估属性重要度，基于正域与边界域生成可解释规则，适用于分类数据分析与知识发现。

详 情 说 明

基于粗糙集理论的数据规则提取与分析系统

项目介绍

本项目是一个实现粗糙集理论核心算法的数据规则提取与分析系统。系统能够对分类数据集进行属性约简、等价类划分和决策规则生成等分析，帮助用户发现数据中隐含的分类规律。通过计算属性重要性和生成可解释的决策规则，本系统为数据挖掘和机器学习提供了强大的分析工具。

功能特性

• 属性约简：基于差别矩阵或依赖度的属性约简算法，自动筛选关键特征
• 等价类分析：自动划分等价类，计算正域、负域和边界域
• 规则生成：提取IF-THEN形式的决策规则，计算规则支持度和置信度
• 可视化分析：提供属性依赖关系图、规则分布图等可视化图表
• 性能评估：输出分类准确率、规则覆盖率等模型性能指标

使用方法

1. 数据准备：准备m×n的数据矩阵（m为样本数，n为特征数）
2. 参数设置：指定决策属性列，设置约简阈值、置信度阈值等参数
3. 运行分析：执行系统进行属性约简和规则提取
4. 结果查看：查看约简后的特征子集、决策规则集和模型性能报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：≥4GB RAM（根据数据集大小调整）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，整合了粗糙集理论的核心计算流程。该文件负责数据加载与预处理，调用属性约简算法实现特征筛选，执行等价类划分与近似集计算，生成具有置信度评估的决策规则，并驱动可视化模块展示分析结果。通过协调各功能模块的调用顺序，实现了从原始数据到规则提取的完整分析管道。