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本文在综述Rough Set理论的研究现状、介绍聚类方法和灰色系统基本理论的基础上，主要做了以下几方面的工作： (1) 改进了连续属性离散化的贪心算法。在原算法出现重要性相同的断点时，用下一个断点的重要性来决定选用哪一个断点，从而减少了属性离散后的断点数和未知区域，减少了结果的不确定性，并能获得更完备的决策规则。 (2) 提出了基于灰色关联度的连续属性离散化算法。离散化属性时，首先考虑由灰色关联度确定的不重要属性，使重要性较小的属性断点被淘