MATLAB混合数据属性约简工具箱：信息熵与模糊信息熵算法实现

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了基于信息熵与模糊信息熵的混合数据属性约简算法，支持直接处理离散与数值混合数据集，无需预离散化。系统通过评估属性信息熵增益与模糊熵差异，高效完成特征选择，提升分类性能。

详 情 说 明

基于信息熵与模糊信息熵的混合数据属性约简系统

项目介绍

本项目实现了针对混合数据类型的属性约简算法，核心创新在于无需对数值型数据进行预离散化处理。系统融合信息熵与模糊信息熵评估方法，自动计算各属性对分类任务的贡献度，通过优化筛选流程获得最能保持原始分类性能的最小属性子集，有效解决高维数据处理中的维度灾难问题。

功能特性

• 混合数据自适应处理：同步支持离散变量与连续数值变量，保持数据原始分布特性
• 双熵评估机制：结合信息熵增益与模糊信息熵差异进行属性重要性量化评估
• 自动化约简流程：基于贪心策略实现最优属性子集搜索，自动输出约简方案
• 完整评估报告：提供属性重要性排序、维度对比分析等决策支持信息

使用方法

1. 数据准备：将数据集保存为MATLAB矩阵(.mat)或表格格式，确保包含目标分类变量列
2. 参数设置：在main.m中指定数据文件路径、分类变量位置及算法参数
3. 执行约简：运行主程序，系统将自动完成数据加载、熵值计算、属性评估和子集优选
4. 结果获取：查看命令行输出的约简索引列表、属性重要性表格及维度变化报告

示例代码： % 设置数据路径与分类变量 data_file = 'mixed_data.xlsx'; target_column = 10; % 运行属性约简系统 main(data_file, target_column);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 内存容量建议不低于8GB（处理万级以上样本量时需16GB）

文件说明

主程序文件整合了混合数据读取与类型识别、信息熵计算模块、模糊相似关系构建、属性重要度动态评估、约简子集迭代优化及结果可视化输出等核心功能，通过流程化控制实现从原始数据到最终约简方案的完整处理链路。