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常见的粗糙集中知识约简的算法主要有盲目删除约简法、基于Pawlak属性重要度的约简法和基于差别矩阵的约简法。其中，盲目删除法是通过任意选择一个属性，看其是否是必要的，如果是必要的则保留，否则删除该属性，这种方法简单直观，但约简的结果却不一定让人满意;基于Pawlak属性重要度的方法是根据属性的重要度来进行约简，其特点是用这种方法可以得到信息系统的Z优约简或次优约简，但它却存在找不到一个约简可能性;基于差别矩阵的方法是把论域中区分任意两个对象的属性集合用矩阵的形式表示出来，通过这个矩阵可以直观地得出信息系统的核和所有约简，这种方法虽然能很直观地得出信息系统的所有约简和核，但当问题规模较大时会产生组合爆炸。此外，也有学者对知识的约简提出了一些改进的新算法。文献[10， 11]基于邻域对粗糙集的属性和属性值的约简进行了优化处理;文献[12]提出了一种新的属性约简方法ReCA，提高了对连续性属性的数据的知识约简性能。