MATLAB实现基于Pawlak属性重要度的决策表属性约简系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用Pawlak粗糙集理论，通过计算属性重要度剔除冗余条件属性，实现决策表的有效约简。系统适用于离散数据，能在保持决策能力的同时简化数据结构，提升分析效率。

详 情 说 明

基于Pawlak属性重要度的决策表属性约简算法实现系统

项目介绍

本项目实现了基于Pawlak粗糙集理论的属性约简算法。系统通过计算条件属性相对于决策属性的依赖度与重要度，采用贪心策略逐步剔除冗余属性，在保持决策能力不变的前提下获得最小属性子集。该系统特别适用于处理离散型决策表数据，能够有效简化数据集结构，为数据挖掘与机器学习任务提供高效的属性选择方案。

功能特性

• 数据预处理：支持决策表数据的规范化处理，确保数据格式符合算法要求
• 属性依赖度计算：基于Pawlak粗糙集理论计算条件属性集对决策属性的依赖程度
• 属性重要度评估：采用Pawlak属性重要度度量方法，精准评估每个属性的贡献值
• 属性约简生成：使用前向贪心选择策略，自动生成最小属性约简集
• 结果验证分析：提供约简前后数据集分类精度对比，验证约简有效性

使用方法

输入参数

• data_matrix：M×N维决策表数据矩阵，前N-1列为条件属性，最后一列为决策属性
• attribute_names：属性名称字符串数组，对应数据矩阵各列
• threshold（可选）：属性约简阈值，默认值为0.1，控制约简停止条件

输出结果

• reduced_indexes：约简后的属性索引集合
• reduced_names：约简属性名称列表
• importance_history：各步骤属性重要度变化过程记录
• comparison_report：约简集与原数据集分类精度对比报告

基本调用示例

% 加载决策表数据和属性名称 data = load('decision_table.mat'); attr_names = {'Attr1', 'Attr2', 'Attr3', 'Decision'};

% 执行属性约简 [reduced_idx, reduced_names, history, report] = main(data.matrix, attr_names, 0.05);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB基本运行环境
• 内存需求：取决于数据集大小，建议至少4GB可用内存

文件说明

主程序文件整合了属性约简的核心流程，包括数据预处理、属性依赖度计算、重要度评估与约简集生成等功能模块。该文件实现了从原始决策表输入到最终约简结果输出的完整处理链路，通过对属性重要度的迭代计算与比较，确定最优属性子集，并验证约简后数据集的分类性能保持情况。