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常見的粗糙集中知識約簡的算法主要有盲目刪除約簡法、基于Pawlak屬性重要度的約簡法和基于差別矩陣的約簡法。其中，盲目刪除法是通過任意選擇一個屬性，看其是否是必要的，如果是必要的則保留，否則刪除該屬性，這種方法簡單直觀，但約簡的結果卻不一定讓人滿意;基于Pawlak屬性重要度的方法是根據屬性的重要度來進行約簡，其特點是用這種方法可以得到信息系統的Z優約簡或次優約簡，但它卻存在找不到一個約簡可能性;基于差別矩陣的方法是把論域中區分任意兩個對象的屬性集合用矩陣的形式表示出來，通過這個矩陣可以直觀地得出信息系統的核和所有約簡，這種方法雖然能很直觀地得出信息系統的所有約簡和核，但當問題規模較大時會產生組合爆炸。此外，也有學者對知識的約簡提出了一些改進的新算法。文獻[10， 11]基于鄰域對粗糙集的屬性和屬性值的約簡進行了優化處理;文獻[12]提出了一種新的屬性約簡方法ReCA，提高了對連續性屬性的數據的知識約簡性能。