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目前,粗糙集理论及数据挖掘的研究已经成为热点领域。本文提出一种基于粗糙集理论的分类数据挖掘算法,从实际数据出发,运用不同简化层次的算法,导出每个层次上的信息集,最后得到规则集。在进行推理和决策分析时,按照一定算法进行匹配,得出结论。算法分析表明,这一算法属性约简具有较好有效性,可减少未知样本参与分类的决策属性,适合模型相对稳定、更新不频繁且建模过程可以在后台进行的应用。