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从大规模数据集中挖掘知识是机器学习方法研究和应用一个重要方向并在科学决策、金融、商业和智能系统构造等领域得到了有效的应用。该文研究了基于特征选取和特征空间划分的规则知识获取问题，提出了一种从混合型多概念数据集中获取概念描述规则的机器学习方法ＨＤＲＬ（Ｈｙｂｒｉｄ Ｄａｔａｓｅｔ Ｒｕｌｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）。文中给出了算法执行过程和学习结果。该方法通过构造二叉树，动态获取蕴涵在离散和连续混合特征数据集中的规则知识。实验表明，ＨＤＲＬ学习速度快、分类精度高、规则表达能力强且形式直观。