粗糙集属性约简是一种针对高维数据的降维、去噪和特征选择方法，旨在提升数据质量和模型性能。本文将详细介绍粗糙集属性约简的原理及MATLAB实现过程。 在多维数据中，高维性和噪声问题普遍存在，这会严重影响模型的性能和泛化能力。因此，对数据进行降维和去噪是十分必要的。粗糙集属性约简能够有效实现这一目标，其主要步骤如下： 求正域：通过确定数据的正域，找到数据中的主要特征。 生成未经处理的区分矩阵：根据数据生成初始的区分矩阵。 化简区分矩阵：对区分矩阵进行化简，去除噪声和冗余特征。 求核：确定数据的核，即核心特征。 属性约简：对化简后的区分矩阵进行属性约简，选择最重要的特征。 以下是基于MATLAB的实现代码： 其中，dismatrix.m函数用于生成未经处理的区分矩阵，代码如下： redu.m函数用于对已经处理过的区分矩阵进行知识约简，代码如下： 本文提供的MATLAB代码包括dismatrix.m和redu.m两个函数。dismatrix.m用于生成区分矩阵，而redu.m用于对区分矩阵进行知识约简。用户可以根据需求选择合适的函数和参数，实现粗糙集属性约简。

一种新的基于属性重要性的粗糙集值约简算法，共同学习，共同进步

为获取连续属性值数据集的最小属性子集，提出了一种两步约简方法．该方法以模糊粗糙集模型为基础，将描述条件属性和决策属性依赖关系的模糊依赖度概念进行了扩展，使其能对条件属性之间的依赖关系进行度量，利用属性与类别之间的依赖度选出候选属性集，然后根据单个属性与类别和属性之间的依赖度对候选属性集进行约简．仿真结果表明，该方法在有效降低属性维数的同时一定程度上保证了分类正确率．

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。

粗糙集理论是模式识别和机器学习的重要内容，属性约简是粗糙集理论中核心步骤。然而传统的粗糙集理论对数据集进行属性约简，计算复杂度高，容易陷入局部最优解。提出了一种新型灰狼优化算法的粗糙集属性约简技术，可以很好地解决传统粗糙集理论出现的弊端。同时为了验证算法的可行性，采用国际通用UCI数据库进行验证，与两种传统的属性约简方法进行对比分析。实验结果表明，该方法属性约简个数少，识别精度高，证明该方法切实可行，操作简单。

粗糙集属性约简 C++实现，对各个函数进行封装，共有四个类，希望大家进行改进

安全技术-网络信息-模糊信息系统中属性约简理论与方法的拓展研究.pdf

粗糙集属性约简代码python

用rough sets来做属性约简 用matlab编写 多个程序 物有所值

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,针对求取决策表所有决策约简集的NP问题,化繁为简将问题转化为对象动态增加下的决策约简求取问题。在深入分析了可辨识矩阵中可辨识集的特点及相互关系的基础上,优化改进决策辨识矩阵:①两对象之间不作逆向比较;②将决策可辨识矩阵列简化为属性等价类;③正域等价类作为决策可辨识矩阵的行,分情况给出了新决策表求取所有决策约简集的极小析取范式属性约简方法。该方法统一解决了相容和不相容决策表所有决策约简集的求取问题,最后通过实例分析验证了算法的可行性与有效性,为决策表的属性约简提供了一条高