本論文では、属性値に基づいて対象を分類することで、数値データに対する粗い位相と核を一般化する。数値データに対する核を見つける新しい手法について議論し、属性が核に含まれるかどうかを測る指標を提示する。この新しい核の発見手法は属性削減に使用される。8つの機械学習アルゴリズムを使って検証・比較を行う。また、データ分類における属性の重要度ランキングにこの手法を使う方法についても議論する。最後に、データを関連データに変換し、核を見つける アルゴリズムとコードも提供する。