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目前，粗糙集理论及数据挖掘的研究已经成为热点领域。本文提出一种基于粗糙集理论的分类数据挖掘算法，从实际数据出发，运用不同简化层次的算法，导出每个层次上的信息集，最后得到规则集。在进行推理和决策分析时，按照一定算法进行匹配，得出结论。算法分析表明，这一算法属性约简具有较好有效性，可减少未知样本参与分类的决策属性，适合模型相对稳定、更新不频繁且建模过程可以在后台进行的应用。