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在数据分析中，特征选择是能够保留信息的数据约简的一个有效方法。粗糙集理论提供了一种发现所有可能的特征子集的数学工具。提出了一种新的基于粗糙集的启发函数叫做加权平均支持启发函数。该方法的优点是它考虑了可能性规则集的整体质量。也就是说，对所有的决策类，它考虑了规则的加权平均支持度。最后，实例表明该方法是有效的。