text: 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演算法。其經常與相關性特徵選擇演算法，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。識別資料中和使用的引數相關的子集，一般被稱作"最大相關"。這些子集一般包含相關並冗餘的資料，mRMR嘗試透過移除這些冗餘子集以定位這個問題。mRMR在多個領域有著廣闊的應用，比如癌症診斷和語音識別。特徵可以透過多種方法進行選擇。一種方式是選擇和分類變數相關性最強的特徵。這被稱為最大相關選擇。可以使用很多啟發式演算法，比如順序前向。另一方面，特徵可以透過相互距離很遠但仍然與分類變數“高”相關的方式進行選擇。這種方式被稱為"最小冗餘最大相關"選擇被發現比最大相關選擇更加強大。作為一種特殊情況，“相關性”可以被替換為變數間的統計學依賴關係和分類變數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影象內容之間的不同的測量。
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metadata.title: 最小冗餘特徵選擇
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