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余性，得到的約簡往往不是都必要的，即含有冗余屬性。

2. mRMR算法則除了考慮特征與類別之間的相關性，還考慮特征與特征之間的冗余度，約束特征與類別最大相關，特征與特征最小冗余。

3. 根據mRMR算法，將粗糙集約簡算法改進為最小相關最大依賴度屬性約簡的算法如下?

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】粗糙集属性约简算法与mRMR算法的本质区别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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