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【机器学习】粗糙集属性约简算法与mRMR算法的本质区别
1. 粗糙集属性约简算法仅仅选出属性重要度大的条件加入约减中，没有考虑约简中条件属性相互之间的冗余性，得到的约简往往不是都必要的，即含有冗余属性。
2. mRMR算法则除了考虑特征与类别之间的相关性，还考虑特征与特征之间的冗余度，约束特征与类别最大相关，特征与特征最小冗余。
3. 根据mRMR算法，将粗糙集约简算法改进为最小相关最大依赖度属性约简的算法如下
【机器学习】粗糙集属性约简算法与mRMR算法的本质区别
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