为了加快属性降维的速度，提出一种基于模糊粗糙集模型的属性约简搜索策略。首先，从数据的属性层面出发，通过计算不同属性间的相似度，将属性分组，以减少搜索在执行过程中需要遍历的属性个数，进而，利用某高校课程考核管理工作中收集的真实数据，说明了算法在逻辑上的合理性。最后，通过公开数据集上的对比分析实验，验证了算法在性能上的优越性。实例分析和实验结果充分说明，所提算法具有较强的实用性和可操作性，且在不降低分类性能甚至提高分类性能的前提下，展现出显著的时间优势。
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