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粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的软计算工具．粗糙集数据分析是粗糙集理论中的主要应用技术之一， 它主要用来分析数据的性质、粗糙分类、分析属性的依赖性和属性的重要性、抽取决策规则等， 在人工智能与认知科学领域有着重要的应用. 该文通过将包含度概念引入到粗糙集理论中，建立了包含度与粗糙集数据分析中的度量之间的关系，证实了粗糙集数据分析中的有关度量均可归结为包含度．这些结论有助于人们深刻理解粗糙集数据分析的本质，可作为建立粗糙集数据分析中的度量的主要依据．