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针对多属性决策中指标的信息重复和不确定性问题,提出了一种基于改进的k-means聚类与粗糙集算法相结合的指标筛选方法。首先,定义样本的空间分布密度,实现初始聚类中心优化的k-means算法,对连续型指标进行离散化处理;然后利用粗糙集的相对约简原理进行指标约简,删除存在信息重复的冗余指标,并结合绿色经济指标体系构建的案例验证了该方法的合理性和有效性。