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提出了一种从连续值属性决策表中获取知识的方法KACVA（Knowledge Acquisition from decision tables containing Continuous-Valued Attributes）．该方法将经典粗糙集理论对数据空间的等价划分转换为相似划分，把传统粗糙集理论中正域的表示方法扩充到连续值属性决策表中；通过计算连续值属性决策表中各条件聚类对决策类的分类能力，生成决策规则．不同数据集的实验测试结果表明：对连续值属性决策表中的知识获取，KACVA方法与传统的粗糙集相关知识获