MATLAB混合建模工具：粗糙集-回归特征选择系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现粗糙集理论与回归分析的混合建模框架，提供属性约简算法、量化验证、重要性评估及可视化功能，支持多方法统计对比，适用于特征选择与知识发现任务。

详 情 说 明

基于粗糙集-回归混合模型的知识约简与特征选择系统

项目介绍

本项目实现了一个结合粗糙集理论与回归分析的知识约简与特征选择系统。系统通过粗糙集理论进行属性约简，利用回归分析方法对约简结果进行量化验证，最终生成可解释的知识规则集。该系统适用于数据挖掘、机器学习特征选择等领域，能够有效处理高维数据，提升模型可解释性。

功能特性

• 经典粗糙集算法实现：支持基于正区域、差别矩阵等多种属性约简方法
• 回归分析验证：提供线性/非线性回归模型对约简结果进行量化验证
• 属性重要性评估：自动计算并排序各属性在决策中的重要性
• 可视化分析：生成属性重要性图、性能对比图等可视化结果
• 统计对比分析：支持约简前后模型效果的定量对比
• 知识规则提取：基于约简结果自动生成可解释的决策规则集

使用方法

数据输入

1. 准备决策表数据（支持.mat/.csv格式）

- 数据应包含条件属性和决策属性 - 确保数据格式规范，属性明确

1. 参数配置

- 粗糙集参数：设置等价关系阈值、属性权重等 - 回归参数：选择回归类型（线性/非线性）、显著性水平等 - 预处理选项：配置数据标准化、缺失值处理方式

运行流程

1. 加载数据文件和参数配置
2. 执行粗糙集属性约简算法
3. 进行回归分析验证
4. 生成约简报告和可视化结果
5. 输出知识规则库

结果输出

• 约简结果报告：核心属性集合、约简属性重要性排序
• 回归分析结果：模型参数估计、拟合优度指标（R²、RMSE等）
• 可视化图表：属性重要性柱状图、性能对比图
• 规则知识库：可解释的决策规则集合

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）
• 内存：至少8GB RAM（处理大型数据集时建议16GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，实现了数据加载与预处理、粗糙集属性约简计算、回归模型构建与验证、属性重要性分析与排序、结果可视化展示以及知识规则自动生成等关键功能模块的协调运行。