《Table 2 A section of 10test instances with features, true and predicted classes表2 10个测试实例的特征值、实际类别和

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《基于多分类支持向量机的优化算法智能推荐系统与实证分析》

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同样，依据OvR分类策略，对这378个算例进行分类推荐。首先得到378×47的特征向量矩阵featureMatrix378和分类标号向量rank378；然后使用LIBSVM预测函数完成一对多分类预测，实现过程和步骤与4.4.1节完全一样，改变的仅是数据集。典型实例:参数c=32767，参数g=0.003。随机选取314个训练样本、64个测试样本，平均推荐正确率为95.31%。图2b是378个样本一对多分类混淆矩阵等可视化效果图。算法PSO、SA、TB、ABC的分类准确率分别是1.00，1.00，0.96，1.00；灵敏度分别是1.00，0.94，1.00，1.00；综合评价指标分别是1.00，0.97，0.98，1.00。