摘要：屬性約簡(jiǎn)是粗糙集理論研究的一個(gè)基本問(wèn)題,它是一種有效的數(shù)據(jù)約簡(jiǎn)方法。然而,目前很多的屬性約簡(jiǎn)算法在面對(duì)高維數(shù)據(jù)集時(shí)仍然不夠高效。文中利用圖論的相關(guān)理論和方法,對(duì)基于區(qū)分矩陣的粗糙集屬性約簡(jiǎn)方法給出了直觀和等價(jià)的刻畫(huà)。在此基礎(chǔ)上提出了基于圖論的粗糙集屬性約簡(jiǎn)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新的屬性約簡(jiǎn)算法在面對(duì)較大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,尤其是高維的數(shù)據(jù)集時(shí),不僅能有效地降低數(shù)據(jù)的維數(shù),同時(shí)運(yùn)行速度快且能保持較高的分類(lèi)精度。