资源简介
本文详细介绍了改进的粗糙集算法,对于粗糙集算法很有帮助,
代码片段和文件信息
%程序描述:clsf_dpd计算新加入的一个属性的依赖度(noyesyes)-----------新思想
%5种情况:(每次是否检查全部样本、邻域样本是否全部检查、距离是否计算完)=>(yes,yesyes)+(no,yesyes)+(no,yesn
%o)+(nonoyes)+(nonono)
%data_array:标准化之后的数据数组,列表示一个属性(包括决策属性)在不同样本上的取值,行表示一个样本在不同属性上的取值
%delta:邻域大小固定值
%smp_chk:需判断类别的样本编号,新加入的属性只对这些样本有作用,因此计算的是新加入属性的依赖度
function [dependencysmp_csst]=clsf_dpd(data_arraydeltasmp_chk)
[mn]=size(data_array);
num_rightclassified=0;
smp_csst=[];
for i=1:length(smp_chk)
%对于第i个样本找到它的邻域
sign=1;
j=0;
while j~=m
j=j+1;
sqare_distance=0;
if j~=i
for k=1:n-1
d=(data_array(smp_chk(i)k)-data_array(jk))^2;%是否支持符号型数据(自然数),区别在此
if d>1
sqare_distance=sqare_distance+1;
else
sqare_distance=sqare_distance+d;
end
end
if sqrt(sqare_distance)<=delta
if data_array(jn)~=data_array(smp_chk(i)n)
sign=sign*0;
end
end
end
end
if sign==1
num_rightclassified=num_rightclassified+1;
smp_csst=[smp_csstsmp_chk(i)];
end
end
dependency=num_rightclassified/m;
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 1434 2008-07-01 10:28 clsf_dpd1\clsf_dpd.asv
文件 1433 2007-03-08 09:39 clsf_dpd1\clsf_dpd.m
文件 1566 2008-06-30 15:29 clsf_dpd1\clsf_dpd_fast.m
文件 1722 2007-03-23 13:17 clsf_dpd1\clsf_dpd_fast2.m
文件 1437 2007-03-11 10:27 clsf_dpd1\clsf_dpd_fast_3.m
文件 3016 2008-07-04 12:48 clsf_dpd1\featureselect_FW_fast.asv
文件 2982 2008-07-01 10:09 clsf_dpd1\featureselect_FW_fast.m
文件 76820 2008-06-30 10:50 clsf_dpd1\ionosphere.txt
文件 285249 2006-12-04 17:03 clsf_dpd1\neighborhood classifiers.pdf
文件 281724 2006-12-10 19:42 clsf_dpd1\NRS.pdf
文件 203194 2007-05-30 12:59 clsf_dpd1\RS20070100640.pdf
文件 249 2008-06-30 15:37 clsf_dpd1\SB.m
文件 87986 2008-06-30 10:57 clsf_dpd1\sonar all-data .txt
文件 3480 2008-06-30 10:47 clsf_dpd1\soybean-small.txt
文件 124674 2008-06-30 11:06 clsf_dpd1\wdbc.txt
文件 10962 2008-06-30 10:37 clsf_dpd1\wine.txt
文件 44434 2008-06-30 11:04 clsf_dpd1\wpbc.txt
目录 0 2008-07-04 10:53 clsf_dpd1
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