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属l生约简是粗集理论研究的核心内容之一，其主要思想是在保持分类能力不变的前提下，消除决策表中冗余的属性，推导出最少的属性集合和最小的决策规则。目前属性约简方法主要包括：①基于信息熵的启发式算法，该算法计算信息熵时的时间复杂度较高；②基于可辨别矩阵和逻辑运算的属性约简，这种方法能够得到全部约简结果，但计算过程中析取逻辑表达式很多，甚至是重复的，这导致化简时计算量很大，且对于大样本、高维数据的约简建立的可辨别矩阵具有较高的空间复杂度。