针对“大数据”中常见的大规模无监督数据集中特征选择速度难以满足实际应用要求的问题，在经典粗糙集绝对约简增量式算法的基础上提出了一种快速的属性选择算法。首先，将大规模数据集看作一个随机到来的对象序列，并初始化候选约简为空集；然后每次都从大规模数据集中无放回地随机抽取一个对象，并且每次都判断使用当前候选约简能否区分这一对象和当前对象集中所有应当区分的对象，并将该对象放入到当前对象集中，如果不能区分则向候选约简中添加合适的属性；最后，如果连续，次都没有发现无法区分的对象，那么将候选约简作为大规模数据集的约简。在
