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粗糙集的属性约简是一个NP难问题,获得较为高效的算法是研究的主要目的。针对传统的粗糙集属性约简算法效率不高、速度不快的问题,提出基于相关系数和条件信息熵的属性约简算法,把决策表的非核属性约简过程转化为相关系数的运算,能减少对决策表的扫描次数,降低算法时间复杂度,降低算法冗余,提高属性约简的效率。并利用k-fold轮换对比方法计算相关系数,较大地减少了计算量,同时能得到次优属性约简结果。给出了算法内容,并结合实验进行了验证。