本文件包含采用粗糙集方法对属性进行约简的matlab程序以及程序的各部分函数详细说明，使用起来方便，上手快。

利用邻域粗糙集进行属性约简，里面加入了8个数据集，有离散型数据，连续性数据，字母型数据。因此程序也加入了数据类型转换和归一化处理。程序函数在最下面部分。

属性约简matlab代码图嵌入技术 它提供了一些基于无任务或特定于任务的直觉的有趣的图形嵌入技术。 目录 1.1。 1.2。 2.1。 2.2。 3.1。 3.2。 3.3。 3.4。 3.5。 1.纯网络嵌入 1.1。 节点邻近关系 DeepWalk：在线学习社交代表（KDD'14）。 LINE：大规模信息网络嵌入（WWW'15）。 node2vec：网络的可伸缩功能学习（KDD'16）。 注意您的步骤：通过图注解学习节点嵌入（NIPS'18）。 深度图Infomax（ICLR'19）。 1.2。 结构认同 struc2vec：从结构标识中学习节点表示（KDD'17）。 通过扩散小波（KDD'18）学习结构节点嵌入。 2.属性网络嵌入 2.1属性向量 标签通知属性网络嵌入（WSDM'17）。 加速属性网络嵌入（SDM'17）。 图的深度高斯嵌入：通过排名的无监督归纳学习（ICLR'18）。 2.2。 文字内容 具有富文本信息的网络表示学习（IJCAI'15）。 CANE：用于关系建模的上下文感知网络嵌入（ACL'17）。 用于文本网络嵌入的扩散图（NIPS'18）。 3.图神经网络

基于AP聚类的约简孪生支持向量机快速分类算法.pdf

基于智能优化算法的粗糙集属性约简方法研究

粗糙集理论中基于区分矩阵的属性约简matlab程序。

信息系统中,属性约简是知识发现问题的一个研究热点,能达到发掘并简化知识的目的.目前已有很多利用辨识矩阵来进行属性约简的研究,但是当数据维数较大时,算法复杂度往往很大.利用加权欧几里得距离来定义二元关系及辨识矩阵,利用信息系统的约简与生成图的最小顶点覆盖等价的关系,将辨识矩阵求解约简的问题转化为求解生成图中最小顶点覆盖的问题,并给出了Pythagorean模糊信息系统中属性约简的算法;在此基础上,利用基于加权欧几里得距离的相似关系,定义了Pythagorean模糊决策信息系统的辨识矩阵,并给出了用最小顶点覆盖的方法求约简算法,最后利用实例验证了算法的有效性.

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基于差别矩阵和属性选择的属性约简算法，采用c++实现，能够在VS编译环境下快速实现，占用较少的内存资源。

粗糙集应用工具软件，能够和MATLAB及C语言接口，进行数据的约简（包含多种方法），连续属性离散化，以及粗糙集相关集合的求取。