针对不同用户数据类别偏好，不同等级样本需改进属性侧重点不同，在控制样本等级权限前提下，为同等级样本给出最佳优化方案，提出一种模糊曼哈顿距离加权最优粒度选择算法。分析属性间关联，定义模糊曼哈顿距离，构建层次粒空间，根据属性重要度及距离进行加权，实现最优粒度选择。该算法在不影响分类的前提下，对不同等级样本改良给出优化意见。利用长江经济带水资源数据，验证该算法的有效性。
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