MATLAB粗糙集属性约简算法实现与可视化工具箱

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现粗糙集理论中的决策表预处理、正域计算、区分矩阵简化和核属性识别等功能。提供完整的属性约简流程支持，并通过交互式可视化直观展示约简过程，适用于数据挖掘与特征选择研究。

详 情 说 明

基于粗糙集理论的属性约简算法实现与可视化分析

项目介绍

本项目实现了基于粗糙集理论的属性约简算法，提供了完整的决策表预处理、区分矩阵构建与优化、核属性计算以及属性约简功能。通过精心设计的可视化模块，用户可以直观地观察属性约简的整个过程，深入理解粗糙集理论在实际数据分析中的应用价值。

功能特性

• 决策表预处理：支持对原始决策表数据的规范化处理，确保数据符合粗糙集理论要求
• 正域计算：准确计算决策属性相对于条件属性的正域，为后续分析奠定基础
• 区分矩阵构建与优化：构建原始区分矩阵并采用高效算法进行化简，优化存储和计算效率
• 核属性识别：自动识别属性集中的核属性，作为属性约简的起点
• 启发式属性约简：基于属性重要性度量的启发式搜索策略，寻找最小属性子集
• 全程可视化：提供区分矩阵热力图、属性重要性排序、约简过程决策树等多种可视化图形

使用方法

输入数据格式

• 决策表数据矩阵：m×n维数值矩阵，最后一列为决策属性，前n-1列为条件属性
• 可选参数：属性权重向量、约简算法选择参数等

基本使用流程

1. 准备决策表数据文件
2. 设置算法参数（如需要）
3. 运行主程序启动分析流程
4. 查看输出的约简结果和可视化图形

输出结果

• 正域计算结果向量
• 原始和化简后的区分矩阵
• 核属性集合索引列表
• 最小属性约简子集
• 约简过程分析报告
• 多种可视化分析图形

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境
• 推荐内存：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能流程，包括决策表数据的读取与验证、原始区分矩阵的构建与优化处理、基于正域计算的核属性识别、采用启发式策略的属性约简算法执行，以及多种可视化分析图形的生成与展示。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路，为用户提供一站式的属性约简分析解决方案。