【機器學習】粗糙集屬性約簡算法與mRMR算法的本質區別

1. 粗糙集屬性約簡算法僅僅選出屬性重要度大的條件加入約減中，沒有考慮約簡中條件屬性相互之間的冗餘性，得到的約簡往往不是都必要的，即含有冗餘屬性。 2. mRMR算法則除了考慮特徵與類別之間的相關性，還考慮特徵與特徵之間的冗餘度，約束特徵與類別最大相關，特徵與特徵最小冗餘。 3. 根據mRMR算法，將粗糙集約簡算法改進爲最小相關最大依賴度屬性約簡的算法如下   

>>阅读原文<<