《表2 五种分类算法的分类结果》

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《基于K近邻和随机森林的情感分类研究》

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由表2可知，相比与单一的分类器，两个混合算法的分类精度较好，可以认为混合的分类器比单一的分类器效果更优。从宏观上来说，本文算法在四个指标中精度排名第一，另外三个的精度也以较小的精度次于第一名。从更微观的角度来看，本文提出的KNN-RF的算法在F-measure上占优，分别为79%与85%；在总体的分类精度上KNN-RF以82.2%的精度优势强于其他四个分类器，认为本文提出的分类算法在分类效果上具有一定的有效性和可行性。