MATLAB实现的基于粗糙集的最小值属性约简算法

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了粗糙集理论中的最小值属性约简算法，通过分析决策表属性依赖度，以启发式搜索寻找最小属性子集，有效降低数据维度，同时保留分类能力。

详 情 说 明

基于粗糙集的最小值属性约简算法实现

项目介绍

本项目实现基于粗糙集理论的最小值属性约简算法，旨在从决策表系统中寻找能够保持原有分类能力的最小属性子集。通过计算属性依赖度和属性重要性指标，采用启发式搜索策略进行属性约简，有效降低数据维度同时保持决策规则的完整性。

功能特性

• 核心约简算法: 实现基于属性重要性的启发式最小值约简
• 属性评估: 计算属性依赖度、属性重要性等关键指标
• 过程追踪: 提供详细的约简过程日志，记录每一步的属性评估和选择
• 结果分析: 生成属性重要度排序报告和约简效果评估指标
• 灵活配置: 支持自定义阈值设置和算法终止条件

使用方法

输入数据格式

1. 决策表数据矩阵: m×n矩阵，其中m为样本数量，n为属性数量+决策属性
2. 条件属性索引: 向量形式，指定条件属性所在的列索引
3. 决策属性索引: 标量，指定决策属性所在的列
4. 可选参数: 包括依赖度阈值、最大迭代次数等算法参数

输出结果

• 最小约简属性集合（索引列表）
• 约简后的决策表数据
• 约简过程详细日志
• 属性重要度排序报告
• 约简效果评估指标（依赖度保持率、属性减少比例等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 适用于Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大规模数据集）

文件说明

主程序文件实现了算法的完整流程控制，包含数据预处理、属性重要性计算、启发式搜索策略执行、约简结果验证与输出等核心功能模块。该文件整合了属性依赖度评估、候选属性筛选、终止条件判断等关键操作，确保约简过程的高效性和准确性。