Attribute reduction of the decision table is the process of selecting a subset of the conditional attribute set that preserves the degree of information measurement. Attribute reduction of numerical decision table according to fuzzy rough set approach has studied extensively in recent years. Attribute reduction methods according to the fuzzy rough set approach inherits traditional rough set methods with fuzzy equivalent relations replacing the equivalent relations. The value of fuzzy similarity is in the range [0, 1] which shows the close or similar properties of two objects. The fuzzy equivalent relations process directly on numeric value domain without through steps of discrete data. The original method is a fuzzy positive region. Researchers have developed methods using fuzzy entropy and fuzzy distance to improve the quality of the classification accuracy and reduce the execution time of the algorithm. This paper proposed a fuzzy distance and constructed a heuristic algorithm to find one reduction set of numerical decision table which called the reduct. The proposed method preserves information measurement of the conditional attribute set. Experiments on datasets taken from the UCI repository show that the proposed method improves the quality of classification accuracy and execution time of the algorithm compared with the methods using fuzzy positive region and fuzzy entropy on most experimental datasets.Rút gọn thuộc tính của bảng quyết định là quá trình lựa chọn một tập con của thuộc tính điều kiện mà bảo toàn được thông tin phân lớp của bảng quyết định. Rút gọn thuộc tính của bảng quyết định miền giá trị số theo tiếp cận tập thô mờ thu hút được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm trong giai đoạn hiện nay. Các phương pháp rút gọn thuộc tính theo tiếp cận tập thô mờ là sự kế thừa của tập thô truyền thống với quan hệ tương đương mờ thay thế cho quan hệ tương đương. Độ tương đương mờ của hai đối tượng là một giá trị nằm trong đoạn [0,1] cho thấy tính gần nhau, hay khả năng phân biệt giữa hai đối tượng. Quan hệ tương đương mờ giúp xử lý trực tiếp trên miền dữ liệu giá trị số mà không cần thông qua bước rời rạc hóa dữ liệu. Xuất phát từ phương pháp sử dụng miền dương mờ, nhiều phương pháp mới ra đời nhằm cải thiện chất lượng phân lớp dữ liệu và giảm thời gian thực hiện thuật toán. Bài báo này đề xuất một độ đo khoảng cách mờ và xây dựng phương pháp heuristic rút gọn thuộc tính của bảng quyết định miền giá trị số theo tiếp cận tập thô mờ bảo toàn được độ đo thông tin của tập thuộc tính điều kiện. Thực nghiệm trên một số bộ dữ liệu từ kho dữ liệu UCI cho thấy, phương pháp đề xuất hiệu quả hơn phương pháp sử dụng entropy mờ và phương pháp sử dụng miền dương mờ theo tiêu chí chất lượng phân lớp dữ liệu và thời gian thực hiện thuật toán.