FCBF算法相较于MRMR算法的优势

根据引用[1]和引用的内容，FCBF算法相较于MRMR算法的优势主要有以下几点：
1. FCBF算法特征选择过程中，不仅考虑了特征与分类之间的相关性，还考虑了特征之间的冗余性，从而能够更加准确地选择出最具代表性的特征。
2. FCBF算法在计算特征相关性时，使用了SU(Symmetrical Uncertainty)代替了MRMR算法中使用的MI(Maximum Relevance Minimum Redundancy)方法，SU方法能够更好地处理特征之间的相关性，从而提高了特征选择的准确性。
3. FCBF算法在计算特征相关性时，使用了一种快速的算法，能够在较短的时间内完成特征选择，因此具有更高的效率。