FEAST算法是特征选择算法的一种，全称叫a FEAture Selection Toolbox for C and MATLAB算法，FEAST 提供了基于共同信息的滤波特征选择算法的实现，通过特征选择，可以帮助我们筛选出有用的特征，减少模型训练时间。 函数已经打包好，在matlab中直接调用即可，输入想要的特征个数，会自动返回最优的特征，并且会有一个从优到劣的排序。 这是2017年更新的最新版本v2.0.0的全部源代码。

c/c++、matlab互信息计算源码。亲测可用。

本文档是用于特征选择的FEAST工具箱，里面有C、matlab、java类型的特征选择代码。有JMI、MRMR、CMIM、FCBC、MIM、RELIEF、WMIM等特征选择算法。 对于C语言代码，还需要MIToolbox的代码，会在后面上传，可下载

MIToolbox工具箱有FEAST特征选择工具箱里面的C语言代码的头文件及相关的函数文件，两者共同组成，本人已上传了FEAST2.0.0特征选择工具箱。

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