Mô hình tập thô dung sai là công cụ hiệu quả giải quyết bài toán rút gọn thuộc tính trên bảng quyết định không đầy đủ. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn theo tiếp cận tập thô dung sai nhằm giảm thiểu thời gian thực hiện. Tuy nhiên, các thuật toán đề xuất đều theo hướng tiếp cận lọc truyền thống, nghĩa là bước kiểm tra độ chính xác phân lớp độc lập với bước tìm tập rút gọn. Do đó, tập rút gọn tìm được chưa tối ưu cả về số lượng thuộc tính và độ chính xác phân lớp. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất thuật toán gia tăng IDS_IFW_AO tìm tập rút gọn theo tiếp cận lai ghép lọc – đóng gói sử dụng độ đo khoảng cách. Kết quả thử nghiệm trên các tập dữ liệu mẫu cho thấy, thuật toán lai IDS_IFW_AO hiệu quả hơn thuật toán lọc IARM-I về độ chính xác phân lớp và số thuộc tính tập rút gọn.