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连续属性的离散化问题是机器学习、数据挖掘等领域中的重要研究课题之一。提出一种基于粗糙集理论的决策表离散化算法，该算法是一种基于决策表属性重要性的算法。首先给出粗糙集理论的几个基本概念，如决策表、不可分辨关系、信息熵和条件熵等，然后对离散化问题进行介绍，给出了基于决策表属性重要性的粗糙集连续属性离散化算法。该算法计算简单、易于实现，并以实例加以说明。