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粗糙集理论能够有效地处理不完整、不确定和不精确的数据信息。文章在邻域粗糙集的基础上,引入了下边界作为属性冗余性的判断条件。在全部特征的前提下删除某一特征后,根据样本集合的正域变化情况来确定被删除特征的重要性,从而确定特征是否为冗余特征。文中所使用的数据集合来源于UC I数据集。通过实验可以看出:这种方法可以从大量的特征中有效地选择出重要特征。