粗糙集特征约简算法

function [redSetsigSet] = reduceSet（dataArraylammdasig_ctrl）
% 该程序为邻域粗糙集的约简计算
% 输入dataArray 数值型决策系统，最后一列为决策属性
% 输入lammda计算邻域半径时的参数，delta=std（dataArray）/lammda
% lammda 注意！在这里计算的lammda和胡清华程序的lammda有区别
% 这里lammda取值尽量在0.5~1.5之间，如果太大，则不能输出正常结果，如果太小，则程序报错
% 如果数据内包含的样本数比较多（几十以上），则调大lammda=2~4
% 输入sig_ctrl重要度下限的一个控制参数，不能太小，也不能太大。0.001左右
% 输出 约简后的集合及其重要度
% 此程序调用了计算积极域的程序getPosSet
% made by suozi 20140427
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[mn]=size（dataArray）; % m为样本数 n为属性个数（最后一列为决策属性）
if m<4 || n<4 % 小于4个就没有意义了将导致计算依赖度时去掉一个属性后只有一条属性
    disp（‘输入的决策系统行列个数不得小于4个！‘）;
    return;
end

%%%%%%%% 直接判断数据中某列中存在相同数据，直接表现即为 min == max
% 改修正判断解决了很多程序运行时出现的 flag2未定义现象
dispArry=[];%用于存储具有相同数据的列号
tmpFlag=0;% 用于判断是否有相同数据列
for j=1:n
   amax=max（dataArray（:j））;
   amin=min（dataArray（:j））;
   if amin == amax
       dispArry=[dispArryj];
       tmpFlag = 1;%有相同数据列存在
   end
end
if tmpFlag == 1
    disp（‘所给数据中以下列的列内数据相同，必为冗余数据，可手动删除。请使用删除整理后的数据进行数据约简。（后续的报错可以忽略）‘）;
    dispArry
    return;