最小冗余特征选择是一种经常被用于识别genes和phenotypes的特征并缩小它们之间的相关性的算法。其经常与相关性特征选择算法，比如"最小冗余最大相关性"(mRMR)成对使用。"特征选择"是模式识别和机器学习的一个基本问题。识别数据中和使用的参数相关的子集，一般被称作"最大相关"。这些子集一般包含相关并冗余的数据，mRMR尝试通过移除这些冗余子集以定位这个问题。mRMR在多个领域有着广阔的应用，比如癌症诊断和语音识别。特征可以通过多种方法进行选择。一种方式是选择和分类变量相关性最强的特征。这被称