当前区间类型数据的规模越来越大，若采用传统的属性约简方法进行处理，就需要对数据进行预处理，而这会损失原始信息。针对上述问题，提出了区间值决策系统 β分布的约简算法。首先，给出区间值决策系统 β分布的概念和约简目标，并证明了提出的相关定理；然后，对于该约简目标构建了 β分布约简的差别矩阵和差别函数，提出了区间值决策系统 β分布约简算法；最后，使用14组UCI数据集进行实验验证。在数据集Statlog上，当相似度阈值为0.6，对象数目为100、200、400、600、846时， β分布约简算法的平均约简长度为1.6、2.2、1.4、2.4、2.6，基于差别矩阵的分布约简算法（DRADM）的平均约简长度为2.0、3.0、3.0、4.0、4.0，基于差别矩阵的最大分布约简算法（MDRADM）的平均约简长度为2.0、3.0、3.0、4.0、3.0。实验结果验证了所提 β分布约简算法的有效性。