仕事や研究において、クラス分類性能を考慮して変数選択したり、何かしらのルールを得たりするためにRough Set Theory (RST) をする方もいらっしゃると思います。RSTの実用的かつ実践的な方法はこちらに書きました。

http://univprof.com/archives/16-08-01-5186901.html

しかし、RSTのやり方はわかっても、実際にRSTができるようになるわけではありません。ネットでRSTのプログラミングを説明しているページはいくつもありますが、実際に自分の手でRSTを行うには、いくつものページを調べる必要があり一手間かかります。

そこでコピペするだけでRSTを実行可能なプログラムを作りました。以下の記事に示す形式のデータ(data.csv)さえ準備すれば、R言語でRSTが可能です。なおdata.csvはクラス分類用のデータです。

今回は以下の論文の方法により一つだけreductを計算する方法を採用しています。
Q. Shen and A. Chouchoulas, "A Modular Approach to Generating Fuzzy Rules with Reduced Attributes for the Monitoring of Complex Systems", Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 13, p. 263-278 (2000).

R言語のために必要なソフトウェアは以下の記事をご覧ください。

実行結果を下に示します。このように、RSTによりルールが導出されます。

RSTからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

R言語のプログラムは有料コンテンツとします。ただこれにより、こちらに記載したRSTをすぐに実行できます。

http://univprof.com/archives/16-08-01-5186901.html

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/rst_analysis_all_r.zip

購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。

またこちらのzipファイルに必要なスクリプトと関数があります。パスワードはかけていません。購入後に使い方の説明があります。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/R_scripts_functions.zip