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：多标记数据具有高维性，而有效地特征选择(也称为属性约简)可以去除冗余属性，提高多标记分类器的性能，因此特征选择是多标记学习中的一个热点问题。粗糙集理论，作为一种有效地数据分析工具已经被广泛地应用于特征选择。针对多标记数据，本文考虑了隐含于标记间的不确定性，提出一种基于粗糙集理论的变精度属性约简方法，即δ-信任约简，并给出了δ-信任约简的判定定理以及基于区分矩阵的多标记数据知识约简的计算方法。