关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例

关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例 包含邻域粗糙集计算的matlab算例，说明文档（个人编写的） 说明文档包括了粗糙集和邻域粗糙集的基础知识讲解，实际算例，程序的应用介绍，程序使用算例。 如果你没有积分下载，可以加我qq379786867，我发给你。 这里设置了积分下载主要是为了我能赚取一些积分下载其他资源，谅解！ 压缩文件中包括三个m文件，一个mat文件，一个pdf文档。

%程序描述：clsf_dpd_fast2计算新加入的一个属性的依赖度相比1，减少了邻域计算次数，但增加了前面的判断次数（nonono））---
%--------新思想+我的改进1+我的改进2
%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
%%%suo 这里所说的标准化之后的数据实际上就是对数据进行归一化处理，归一化后的数据落入[01]之间。
%%%    需要强调的是：归一化处理，是需要对每个属性的数据进行单独的归一化处理。
%%%    否则，如果进行全局的归一化处理，结果还是会导致大数吞小数的后果。   索 2012.12.18
function [dependencysmp_csst]=Copy_of_clsf_dpd_fast_3（array_tmpdeltasmp_chk）
[mn]=size（array_tmp）;
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;
        in=1;
            k=0;    
            while k                k=k+1;
                dist=abs（array_tmp（smp_chk（i）k）-array_tmp（jk））;
                if dist>delta（:k）%这里需要对每个属性的delta邻域半径进行单独判断
                    k=n-1;
                    in=0;
                end
            end
            if in==1
                if array_tmp（jn）~=array_tmp（smp_chk（i）n）
                    j=m;
                    sign=0;
                end
            end
    end
    if sign==1
        num_rightclassified=num_rightclassified+1;%%下近似的样本个数加1
        smp_csst=[smp_csstsmp_chk（i）];%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
    end
end
dependency=num_rightclassified/m;%输出依赖度，num_rightclassified是下近似（积极域）的样本个数 
            
            

 属性            大小     日期    时间   名称
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