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信息的Kullback—Leibler距离能够很好地表示两个分布函数所包含信息的差异程度。文章提出了扩展Kullback—Leibler距离的概念，在此基础上提出了一种新的基于扩展Kullback—Leibler距离的属性约简算法。实验分析表明，在多数情况下该算法能够得到决策表的最小相对约简，同时还对算法复杂度作了简单分析。