【文件属性】：
文件名称：FEAST：针对CC +，Java和MatlabOctave的FEAture选择工具箱
文件大小：79KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-04 11:34:27
c java matlab feature-selection MATLABC
盛宴
用于C / C ++和MATLAB / OCTAVE v2.0.0的FEAture选择工具箱。
FEAST提供了基于常见互信息的过滤器特征选择算法的实现，以及RELIEF的实现。 所有函数都需要离散输入（RELIEF除外，RELIEF不依赖于MIToolbox），并且它们返回选定的特征索引。 开发这些实现是为了帮助我们研究这些算法之间的相似性，我们的结果在以下论文中介绍：
Conditional Likelihood Maximisation: A Unifying Framework for Information Theoretic Feature Selection
G. B
【文件预览】：
FEAST-master
----.gitignore(221B)
----matlab()
--------feast.m(4KB)
--------WMIM.m(485B)
--------WeightedFSToolboxMex.c(9KB)
--------MIM.m(439B)
--------CompileFEAST.m(795B)
--------FCBF.m(1KB)
--------RELIEF.m(1KB)
--------FSToolboxMex.c(14KB)
--------weighted_feast.m(2KB)
----Makefile(4KB)
----src()
--------WeightedDISR.c(8KB)
--------WeightedJMI.c(7KB)
--------WeightedMIM.c(6KB)
--------WeightedCondMI.c(7KB)
--------CondMI.c(7KB)
--------DISR.c(8KB)
--------WeightedCMIM.c(6KB)
--------mRMR_D.c(7KB)
--------MIM.c(6KB)
--------BetaGamma.c(8KB)
--------JMI.c(7KB)
--------ICAP.c(8KB)
--------CMIM.c(7KB)
----feast.bib(4KB)
----LICENSE(2KB)
----java()
--------src()
--------pom.xml(950B)
--------README.md(1KB)
----README.md(5KB)
----include()
--------FEAST()