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作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效地处理数值型的数据。但是,因为沿用了Pawlak粗糙集在构造上下近似集时的包含关系,邻域粗糙集对噪声数据的容错性很差。针对这个问题,通过引入贝叶斯最小风险决策规则,提出了一种基于容错改进的邻域粗糙集属性算法。通过与现有的算法进行比较,实验结果表明,在数据预处理阶段用该算法能得到更好的属性约简。