最小冗餘特徵選擇

最小冗餘特徵選擇是一種經常被用於識別genes和phenotypes的特徵並縮小它們之間的相關性的算法 。 其經常與相關性特徵選擇算法 ， 比如最小冗餘最大相關性 ( mRMR ) 成對使用 。 特徵選擇是模式識別和機器學習的一個基本問題 。 識別數據中和使用的參數相關的子集 ， 一般被稱作最大相關 。 這些子集一般包含相關並冗餘的數據 ， mRMR嘗試通過移除這些冗餘子集以定位這個問題 。 mRMR在多個領域有着廣闊的應用 ， 比如癌症診斷和語音識別 。 特徵可以通過多種方法進行選擇 。 一種方式是選擇和分類變量相關性最強的特徵 。 這被稱爲最大相關選擇 。 可以使用很多啓發式算法 ， 比如順序前向 （ sequential forward ） ， 後向 （ backward ） 或浮動選擇 （ floating selections ） 。 另一方面 ， 特徵可以通過相互距離很遠但仍然與分類變量 “ 高 ” 相關的方式進行選擇 。 這種方式被稱爲最小冗餘最大相關 （ mRMR ） 選擇被發現比最大相關選擇更加強大 。 作爲一種特殊情況 ， “ 相關性 ” 可以被替換爲變量間的統計學依賴關係 （ statistical dependency ） 。 交互訊息可以被用於量化依賴關係 。 在這種情況下 ， mRMR是一種最大化選擇的特徵的聯合分佈 （ joint distribution ） 和分類變量之間依賴關係的估計 。 研究已經嘗試了對冗餘和相關性測量不同的測量方法 。 一個最近的研究比較了多個在醫療圖像內容之間的不同的測量 。