要结合Heygen算法与其他机器学习技术开发混合模型，可以按照以下步骤进行：
确定目标：首先要明确开发混合模型的目标和应用场景，确定需要使用的机器学习技术和Heygen算法的适用性。
数据准备：准备好用于训练和测试模型的数据集，确保数据质量和完整性。
特征工程：进行特征工程处理，包括特征选择、特征提取和特征转换等操作，以提高模型的性能和泛化能力。
Heygen算法应用：将Heygen算法与其他机器学习技术结合使用，可以采用集成学习的方式，比如将Heygen算法基础模型，再通过其他机器学习技术进行优化和改进。
模型训练和优化：使用训练数据对混合模型进行训练，并通过交叉验证等方法对模型进行优化和调参，以提高模型的预测性能。
模型评估：使用测试数据对模型进行评估，评估模型的准确性、召回率等指标，以确定模型的实际效果。
部署和应用：将训练好的混合模型部署到实际应用中，监控模型的性能并不断优化和改进。
通过以上步骤，可以有效地将Heygen算法与其他机器学习技术结合使用，开发出性能更好的混合模型。同时，根据具体的应用场景和需求，可以灵活调整和优化模型的结构和参数，以更好地适应实际情况。