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该文提出了一种将粗糙集理论和C4．5决策树算法结合在一起的一种改进算法。该算法利用粗糙集理论中的属性的约简功能首先将初始数据进行规约，然后再将规约后的数据作为C4．5的输入进而构造出决策树。通过粗糙集的属性约简，提高了训练数据表达的清晰度，也降低了无关属性对构造决策树的影响，从而减小了决策树的大小，提高了效率，同时也提高了结果的准确率。