本文介绍了如何利用亨利气体溶解度优化算法解决机器学习中的二进制特征选择问题，以提升模型性能。通过模拟气体溶解过程寻找最优解，将特征表示为二进制位进行优化。文中提供了相应的Matlab源码，读者可调整参数以适应不同场景。
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; % 最大迭代次数
current_gen 
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