本文介绍了使用改进的多领域人工蜂群算法（MDABC）解决特征选择问题，并提供了MATLAB代码示例。MDABC算法通过优化特征子集的适应度函数，选择最佳特征子集，提高模型性能。代码包含雇佣蜜蜂、观察蜜蜂和局部搜索阶段，适应度函数以支持向量机为例，可按需替换。
基于改进的多领域人工蜂群算法的特征选择问题附MATLAB代码
特征选择是数据挖掘和机器学习领域中一个重要的任务，它的目标是从给定的特征集合中选择最相关的特征，以提高模型的性能和减少计算成本。在本篇文章中，我们将介绍一种基于改进的多领域人工蜂群算法的特征选择方法，并提供MATLAB代码来实现该算法。
多领域人工蜂群算法（MDABC）是一种基于蜜蜂觅食行为的启发式优化算法，它通过模拟蜜蜂在不同领域中的搜索行为来解决优化问题。在特征选择问题中，我们可以将每个特征看作是一个维度，而每个样本则对应于一个位置。MDABC算法通过优化特征子集的适应度函数来选择最佳的特征子集。
下面是使用MATLAB实现基于改进的MDABC算法的特征选择的代码：
% 参数设置
MaxIt = 100; % 最大迭代次数
nPop = 50; % 蜜蜂数量
nOnlooker 
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