使用亨利气体溶解度优化算法求解二进制特征选择问题，附Matlab源码

使用亨利气体溶解度优化算法求解二进制特征选择问题，附Matlab源码

在机器学习中，特征选择是指从原始数据中选出最有用的特征，以便提高模型的性能和准确性。二进制特征选择问题是特征选择中重要的一种问题。本文将介绍使用亨利气体溶解度优化算法解决二进制特征选择问题，并提供相应的 Matlab 源代码供读者参考。

亨利气体溶解度优化算法是一种基于物理现象的优化算法，其基本思想是通过模拟气体在液体中的溶解过程来寻求最优解。在二进制特征选择问题中，我们可以将每个特征看作一个二进制位，将特征选择问题转化为一个个体内各个二进制位的优化问题。具体实现时，需要用一个 0/1 向量来表示每个个体的选择情况。

以下是本文提供的 Matlab 代码：

% 初始化
popsize = 50; % 种群大小
maxgen = 1000;