最小冗余特征选择 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为最大相关选择可以使用很多启发式算法比如顺序前向sequential forward后向backward或浮动选择floating selections 另一方面特征可以通过相互距离很远但仍然与分类变量高相关的方式进行选择这种方式被称为最小冗余最大相关mRMR选择被发现比最大相关选择更加强大 作为一种特殊情况相关性可以被替换为变量间的统计学依赖关系statistical dependency交互訊息可以被用于量化依赖关系在这种情况下mRMR是一种最大化选择的特征的联合分布joint distribution和分类变量之间依赖关系的估计 研究已经尝试了对冗余和相关性测量不同的测量方法一个最近的研究比较了多个在医疗图像内容之间的不同的测量