分析了在知识约简过程中现有条件信息熵的不足, 给出一种新的条件信息熵, 由此定义新的属性重要性. 将
其与基于正区域和基于现有条件信息熵的属性重要性进行比较, 结果表明新的属性重要性是一种更准确、更全面的
启发信息. 以新的属性重要性为启发信息设计约简算法, 并给出计算新的条件信息熵的高效算法. 理论分析和实验结
果表明, 与基于现有条件信息熵的约简算法相比, 该约简算法时间复杂度较低, 且在搜索最小或次优约简方面更优.