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分类作为一类重要的数据挖掘问题被广泛地研究和应用，然而先前的研究主要针对确定数据上的分类问题，由于目前例如传感器等数据采集工具的普遍使用，概率数据广泛存在，在这类数据上进行分类研究十分必要。提出了一种新的概率数据模型，它既考虑了概率分布上的随机性，又包含了独立区间上的相似度；定义了一种新的辨识距离来衡量这类概率数据元组之间的距离；最后提出了概率数据上基于规则的分类算法。在基础分类算法上，引入了一种带有可变精度的分类算法来降低噪声或者扰动，提高了分类的精度。实验结果证明了该算法的有效性。