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维度增加是数据动态变化的重要类型之一．为了快速有效地计算这类数据的属性约简，基于区分矩阵提出了两种维度增量决策表的属性约简方法：一种方法是通过新加入属性集的信息更新决策表的区分矩阵，并根据更新后的区分矩阵计算新的约简；另一种方法则是通过更新一种新提出的压缩决策表区分矩阵来计算维度增量后的属性约简．这两种方法都可以获得与非增量约简方法相同的结果，同时还可以显著地降低计算维度增量数据属性约简的耗时，其中基于压缩表区分矩阵计算维度增量数据属性约简的方法更为快速．理论分析和实验结果验证了算法的有效性和高效性．