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首先分析了粗糙集理论中现有属性依赖性定义的不合理性,然后给出一种新的属性依赖性度量,根据这种依赖性度量,给出属性重要性的定义,再以这种属性重要性为权重,给出一种基于加权综合的样本分类算法。由于属性的重要性是由条件属性相对于决策属性的依赖性决定的,它的数值相对比较客观,这样解决了常用的定权方法的弱点,它们一般是凭经验或由专家给出,具有相当的主观性。