利用R语言写一个基于模拟退火算法的特征选择算法，以支持向量机模型计算每次迭代的适应度函数值，要求代码质量高

好的，以下是一个基于模拟退火算法的特征选择算法，使用支持向量机模型计算每次迭代的适应度函数值。代码中使用了iris数据集作为示例数据集。 ```R library(e1071) # 定义适应度函数 fitness <- function(features, data) { svm_model <- svm(Species ~ ., data[, features], kernel = "linear") accuracy <- mean(predict(svm_model, data[, features]) == data$Species) return(accuracy) } # 定义模拟退火算法 sa_feature_selection <- function(data, initial_features, t_max = 1000, t_min = 1e-8, alpha = 0.95, max_iter = 100) { # 初始化当前特征集合和适应度函数值 current_features <- initial_features current_fitness <- fitness(current_features, data) # 初始化最优特征集合和适