机器学习_Wine Data Set(酒数据集)
WEKA聚类算法wine数据集分析研究报告
WEKA聚类算法wine数据集分析研究报告一、引言WEKA是一款强大的机器学习软件，它提供了多种聚类算法，包括K-Means、SimpleKMeans、BIRCH等。
这些算法可以用来解决各种不同的聚类问题。
在本文中，我们将使用WEKA的聚类算法对wine数据集进行分析和研究。
二、数据集介绍wine数据集是一个非常知名的数据集，它包含了178个样本和13个特征。
这些特征包括醇类、酸度、PH值等，可以用来预测葡萄酒的质量。
这个数据集是一个多类别的数据集，它的类别数是3。
三、WEKA聚类算法介绍WEKA的聚类算法有很多种，其中最常用的是K-Means算法。
K-Means 算法是一种迭代的算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇的中心点是该簇所有点的平均值。
这个算法的目标是最小化所有簇内的距离之和。
四、实验过程1、数据预处理：我们对wine数据集进行预处理，包括去除缺失值、标准化数据等。
2、聚类实验：然后，我们使用WEKA的K-Means算法对wine数据集进行聚类实验。
我们设定了不同的K值，进行了多次实验，并记录了每次实验的结果。
3、结果分析：我们分析了实验结果，发现当K=3时，聚类效果最好。
此时，每个簇的样本数分别是60、61和57，非常接近于原始数据集中的类别数。
五、结论通过WEKA聚类算法对wine数据集的分析和研究，我们发现当K=3时，聚类效果最好。
这意味着wine数据集可以被分为三个类别，每个类别对应一种葡萄酒。
这个结果与实际情况相符，说明我们的聚类方法是有效的。
六、展望未来，我们可以进一步研究WEKA的其他聚类算法，如SimpleKMeans、BIRCH等，看看它们是否可以更好地解决wine数据集的聚类问题。
我们也可以研究如何通过调整WEKA的参数来优化聚类效果。
聚类分析算法研究聚类分析是一种无监督学习方法，它在许多领域都有广泛的应用，包括数据挖掘、机器学习、图像处理、生物信息学等。
在本文中，我们将探讨聚类分析的基本概念、常见的聚类算法以及未来的研究方向。
基于wine数据集的数据分析报告（R语言）
基于wine数据集的数据分析报告（R语⾔）《数据仓库与数据挖掘》课程论⽂基于Wine数据集的数据分析报告专业：计算机科学与技术⼆〇⼀五年五⽉⼆⼗五⽇基于wine数据集的数据分析报告摘要：数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中⾃动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。
在⼤数据时代，如何从海量数据中挖掘有⽤信息成为了信息产业的热门话题。
作为数据挖掘课程内容的回顾与应⽤，本⽂对wine数据集进⾏了数据探索性分析，并将数据挖掘的决策树、⽀持向量机、聚类等常⽤⽅法应⽤于具体的数据挖掘任务，并取得了较好的效果。
关键词：wine数据集、决策树、⽀持向量机、聚类1引⾔数据挖掘（Data mining），⼜译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。
数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中⾃动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多⽅法来实现上述⽬标。
在⼤数据时代，如何从海量数据中挖掘有⽤信息成为了信息产业的热门话题。
本⽂作为数据挖掘课程内容的回顾与应⽤，将数据挖掘的理论与⽅法运⽤于具体的数据挖掘任务中，并取得较好的效果。
本次实验选择的数据集为wine数据集。
本⽂⾸先对其进⾏了数据探索性分析，包括：数据概括、变量分布、离群点、缺失值、相关性等，并运⽤了适当的图形进⾏描述，然后在探索性分析的基础上，采⽤了决策树、⽀持向量机、聚类等⽅法进⾏了分类预测，并⽐较了不同⽅法的分类效果。
2数据探索性分析2.1数据概况本次实验选⽤的数据集为UCI的Wine Quality数据集中white wine的4898条数据，每条数据有12种属性，分别为：fixed acidity, volatile acidity, citric acid, residual sugar, chlorides, free sulfur dioxide, total sulfur dioxide, density, pH, sulphates, alcohol, quality. 其中，quality为输出，以0到10之间的数字来表⽰酒的品质。
常用的聚类算法数据集介绍
常用的聚类算法数据集介绍常用的聚类算法数据集介绍聚类算法是机器学习中一种常见的无监督学习方法，它可以通过对数据进行分组来发现数据之间的内在模式。
在聚类算法中，选择合适的数据集对于算法的性能和结果的质量非常重要。
今天我将为你介绍一些常用的聚类算法数据集，这些数据集经过广泛使用，可以帮助你更好地理解和实践聚类算法。
1. Iris（鸢尾花）数据集:Iris数据集是最常用的用于聚类算法的数据集之一。
它包含了150个鸢尾花的样本数据，每个样本有四个属性（sepal length、sepal width、petal length、petal width），用来描述鸢尾花的花瓣和花萼的大小。
数据集中的样本被分为三个类别，分别是Setosa、Versicolor和Virginica。
2. Wine（葡萄酒）数据集:Wine数据集是用于聚类算法的另一个常用数据集。
它包含了178个葡萄酒的样本数据，每个样本有13个属性，包括酒的化学成分，如酒精浓度、苹果酸浓度、灰分等。
数据集中的样本被分为三个类别，分别是Class_0、Class_1和Class_2，代表了三个不同种类的葡萄酒。
3. Breast Cancer（乳腺癌）数据集:Breast Cancer数据集是一个用于聚类算法的医学数据集。
它包含了569个乳腺癌肿瘤的样本数据，每个样本有30个属性，如肿块的半径、纹理、对称性等。
数据集中的样本被分为两个类别，代表了良性和恶性乳腺癌。
4. Digits（手写数字）数据集:Digits数据集是一个用于聚类算法的图像数据集。
它包含了1797个手写数字图片的样本数据，每个样本是一个8x8像素的灰度图像。
数据集中的样本是从0到9的手写数字，每个数字有相应数量的样本。
5. Seeds（谷物种子）数据集:Seeds数据集是一个用于聚类算法的植物数据集。
它包含了210个种子的样本数据，每个样本有七个属性，如面积、周长、压实度等。
数据集中的样本被分为三个类别，分别是Kama、Rosa和Canadian。
基于机器学习的红酒质量检测研究
基于机器学习的红酒质量检测研究随着世界科技的不断进步和发展，人工智能技术也逐渐走向成熟。
在各行各业中，人工智能技术已经开始发挥其独特的优势，掀起了一场马不停蹄的技术革命。
其中，基于机器学习的红酒质量检测研究已经成为了该领域中的一个热点话题。
红酒的质量往往是影响消费者购买的一大关键因素。
传统的红酒质量检测方式采用人工品尝鉴定，不仅耗时费力，而且还存在主观的偏差和误判，无法保证判定结果的准确性。
而基于机器学习的红酒质量检测则可以有效地解决上述问题，实现自动化、精确化、快速化检测。
首先，咱们来了解一下机器学习的基本概念。
机器学习是一门人工智能领域的重要分支，它通过计算机程序模拟人类学习的过程，从而使计算机能够进行自主学习和探索数据规律。
在红酒质量检测中，机器学习算法会自动从大量的历史数据中提取特征，建立相应的模型，并对新的红酒质量数据进行预测鉴定。
那么，机器学习如何应用在红酒质量检测中呢？首先，我们需要有一个足够的数据集进行训练。
这些数据集可能包括红酒的产地、葡萄品种、酒精度、pH值等多个方面的信息。
然后，我们需要选择适合的机器学习算法进行训练和预测。
常见的算法包括支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）等。
这些算法具有不同的特点和适用范围，需要根据具体情况进行选择。
最后，我们需要对模型进行评估和优化，以保证其准确性和稳定性。
随着机器学习技术的不断发展和完善，基于机器学习的红酒质量检测已经取得了一定的研究成果。
例如，澳大利亚南澳大学的研究人员利用机器学习算法，成功分类了超过6000种来自54个国家的红酒。
同时，该研究还通过与人工品鉴比较，证明了机器学习的鉴定结果更为准确可靠。
然而，基于机器学习的红酒质量检测也存在一些挑战和限制。
首先，数据集的质量和数量会直接影响模型的准确性和可靠性。
如果数据集过小或者存在大量的噪声数据，那么模型很难学习到有效的信息，导致鉴定结果不准确。
基于wine数据集的数据分析报告(R语言)
-0.78
0.12
-0.02
1.00
由表1可以看出wine数据集各变量之间相关度大部分都很低，但是residual sugar与density之间相关度较高。
3
3.1
3.1.1
在运用数据挖掘算法对数据集进行分类预测前，需要对数据集进行预处理。具体操作如下：将数据集的前11维变量用scale()函数标准化，并使用factor()函数把最后一位变量quality转化为因子；以7:3的比例将数据集划分为训练集与测试集，其中训练集为7，测试集为3.
4
本次试验完全实现针对某一具体问题的数据挖掘任务的整个流程。从数据预处理到模型选择与应用，再到结果的评估与试验方法的改进都有了体现，让我从中了解到了数据挖掘的大致过程，同时也明白了数据挖掘不是简单的模型堆砌，而是要针对具体的问题中数据的特点合理的选择模型、选择参数，才有可能会有好的实验结果。
0.24
支持向量机
0.81
0.19
0.78
0.21
1-近邻
0.81
0.19
3.3
将wine数据集去掉quality变量使用cluster包pam()函数进行K-MEDOIDS聚类，聚类结果直方图如图4所示。
图4聚类结果
利用得到的结果与支持向量机得到的分类结果生成混淆矩阵，如表5所示。
表5混淆矩阵
1
2
实验使用RStudio软件将数据集读入，并使用summary命令概括数据集概况。如图一所示，summary概括了数据集中各个变量的平均值、中位数、最大值、最小值等信息。
图1数据概括
2.2
使用hist()绘制各变量的直方图。如图二所示，直方图直观的展示了变量的分布情况。
第7章 机器学习常用数据集
据集包含了10个类别的手写字体，他们分别是 0,1,2,3,4,5，6,7,8,9。这些数据集是总共搜集了43个 人的手写字体数据，其中30个人是作为训练集，另外的 13个人是作为测试集。
7.4 iris鸢尾花数据集
• 鸢尾花数据集也许是最广为人知的数据集。 这个数据集包含了三个种类，每个种类包 含了50个实例，每个种类是鸢尾花的一个 分类。其中有一个种类是可以和其它两类 线性可分的。
7.4.1 数据集基本信息描述：
• 实例的数量：150（每个种类分别含有50个实例） • 特征的数量：4个数值型特征 • 特征信息： • --sepal length in cm（花萼的长度，单位厘米） • --sepal width in cm（花萼的宽度，单位厘米） • --petal length in cm（花瓣的长度，单位厘米） • --petal width in cm（花瓣的宽度，单位厘米） • --类别： • --Setosa • --Versicolour • --Virginica • 丢失的特征值：无 • 类别的分布：每个种类占33.3% • 创建者：R.A.Fisher • 时间：1988年7月
别用0，1，2来指代。 • （9）查看目标变量名称。
• 你是否能直接看表，猜出这个手写字体是什么呢？同样的我们给出每个字体 对应的图片以及矩阵。
图7.1 手写字体0，右边是放大后的效果
• 同样的我们还可以给出其他手写字体对应 的图片和矩阵信息，如手写字体1，如图 7.2、表7.2所示。
【原创】WEKA聚类算法wine数据集分析研究报告(附代码数据)
WEKA聚类算法wine数据集分析研究1实验目的希望通过实验研究葡萄酒的差异化，并分析造成这种差异化的原因，可以更深刻的掌握聚类分析的原理；进一步熟悉聚类分析问题的提出、解决问题的思路、方法和技能；达到能综合运用所学基本理论和专业知识；锻炼收集、整理、运用资料的能力的目的；希望能会调用WEKA软件聚类分析有关过程命令，并且可以对数据处理结果进行正确判断分析，作出综合评价。
2实验数据Wine这份数据集包含来自3种不同起源的葡萄酒的共178条记录。
13个属性是葡萄酒的13种化学成分。
通过化学分析可以来推断葡萄酒的起源。
值得一提的是所有属性变量都是连续变量。
该实验的数据集是MostPopular Data Sets（hits since 2007）中的wine数据集，这是是对在意大利同一地区生产的三种不同品种的酒，做大量分析所得出的数据。
这些数据包括了三种酒中13种不同成分的数量。
经过几天对数据集以及分类算法的研究，详细研究了朴素贝叶斯分类器和其他学习算法，包括决策树和神经网络等等。
同时由于这个数据集有13个属性，用决策树实现起来会很复杂。
我最终选择了用贝叶斯分类算法来实现。
我将178个样本分成118个训练样本和60个测试样本，采用朴素贝叶斯分类算法，计算出先验概率和后验概率，通过比较概率的最大值，判别出测试样本所属于的酒的类型，同时输出测试样本计算的正确率和错误率。
这些数据包括了三种酒中13种不同成分的数量。
13种成分分别为：Alcohol，Malicacid，Ash，Alcalinity of ash，Magnesium，Total phenols，Flavanoids，Nonflavanoid phenols，Proanthocyanins，Color intensity，Hue，OD280/OD315 of diluted wines，Proline。
在“wine.data”文件中，每行代表一种酒的样本，共有178个样本；一共有14列，其中，第一列为类标志属性，共有三类，分别记为“1”，“2”，“3”；后面的13列为每个样本的对应属性的样本值。
Wine数据集分析
Wine数据集分析作者：***来源：《电脑知识与技术》2019年第24期摘要：本文以UCI的Wine数据集为数据来源，该数据集为意大利同一地区生产的三个不同种类的葡萄酒的成分数据，对其178条数据进行分析处理，其中共有13个成分特征。
为了解决人工评审葡萄酒分类时容易产生错误的问题，提高分类效率，采用机器学习中SVM的方法对其特征进行分析来确定葡萄酒的分类。
关键词：葡萄酒品种分类;支持向量机;分类评价;数据集中图分类号：TP311; ; ; 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）24-0004-02开放科学（资源服务）标识码（OSID）：1 概述本文以UCI的Wine数据集为数据来源，采用机器学习的方法利用Python语言对葡萄酒的成分进行分析，从而给出了可靠性比较高的分类。
本数据集共有178个例子，样品有十三种成分，分别为Alcohol，Malic acid， Ash，Alcalinity of ash，Magnesium，Total phenols，Flavanoids，Nonflavanoid phenols，Proanthocyanins，Color intensity， Hue，OD280/OD315 of diluted wines，Proline。
数据集一共收集了三个葡萄酒品种的数据，第一种有59例，第二种有71例，第三种有48例。
2 数据预处理本数据集包含了三种葡萄酒的178条数据，由于数据集的每条数据都是连续的，而且没有缺失值，所以并没有对数据进行清洗。
为了通过建模分析数据，将原始数据集划分为训练集和测试集，训练集占据样本的70%，测试集占据30%，分别为124条和54条数据。
为了消除不同特征之间量纲和取值范围的影响，提高分类的精确率，分别对训练集和测试集数据进行离差标准化，然后对两个数据集进行PCA降维，在不太损失模型质量的情况下，提升了模型训练速度。
3 用皮尔森相关系数和随机森林方法实现不同特征和分类、各特征之间的相关系数分析1）首先求出品种分类部分，以及品种的数据部分，用pearsonr（）方法得出不同特征与分类的皮尔森系数，然后生成DataFrame类型的数据。
逻辑回归数据集
逻辑回归数据集
逻辑回归可以用于二分类问题，所以适合的数据集应该是包含二元分
类标签的数据。
以下是一些经典的逻辑回归数据集。
1.鸢尾花数据集（Iris Dataset）：包含150个样本数据，每个样本
包含4个属性（花萼长度，花萼宽度，花瓣长度和花瓣宽度）和一类标签（三种不同类型的鸢尾花）。
2.乳腺癌数据集（Breast Cancer Dataset）：包含569个病例样本
数据，每个样本包含30个特征属性和一类标签（良性或恶性乳腺肿瘤）。
3.泰坦尼克号数据集（Titanic Dataset）：包含891个乘客样本数据，每个样本包含12个特征属性和一类标签（生还或死亡）。
4.葡萄酒数据集（Wine Dataset）：包含178个葡萄酒样本数据，每
个样本包含13个特征属性和一类标签（三种不同类型的葡萄酒）。
5.手写数字数据集（MNIST Dataset）：包含70000个手写数字图像
样本数据，每个样本为28 x 28像素的灰度图像，标签为0到9的数字。
6.网约车订单流量数据集：包含多个月份的订单数据，每个样本包含
多个特征属性和一类标签（取消或完成订单）。
机器学习与知识发现实验—酒分类
Using chemical analysis determine the origin of wines 赵启杰 SC11011063摘要采用较简单的决策树归纳算法根据红酒的成分对其进行分类，划分度量采用的是Gini 指标，所有数据都看做是连续属性，进行二元划分，最后得到的是一棵二叉决策树。
最后采用二折交叉验证的方式，进行评估，得到的分类准确度在85%左右。
为了简单，没有考虑噪声的干扰，没有考虑模型的过分拟合问题，没有考虑泛化误差。
相关工作算法的实现参考《数据挖掘导论》算法4.1的决策树归纳算法的框架。
TreeGrowth(E,F)if Stopping_cond(E,F)=true thenleaf=creatNode()bel=Classify(E)return leafelseroot=creatNode()root.test_cond=find_best_split(E, F)令V={v|v是root.test_cond的一个可能的输出}for 每个v in V doE v ={e|root.test_cond(e)=v 并且e in E}child=TreeGrowth(E v, F)将child 作为root的派生节点添加到树中，并将边(root-->child)标记为v end forend ifruturn root其中E是训练记录集，F是属性集。
涉及到的主要类：Tuple：数据集的一条记录，这里把记录的所有属性都当成浮点型数据处理。
TupleTable：整个数据集。
其中iClassNum代表总共的类数，iTableLen代表记录数，iTupleSize代表记录的属性数，rgStrClasses保存所有的类，rgStrAttribute保存所有的属性，rgTuples保存所有的记录。
DecisionNode：决策树中的一个节点。
TestCond：决策树非叶子节点中保存的测试条件。
k近邻算法实现红酒数据集分类
K近邻算法实现红酒数据集分类一、引言随着数据科学和机器学习的发展，分类算法在许多领域都得到了广泛的应用。
其中，K近邻算法（KNN，K-Nearest Neighbors）是一种简单且有效的分类算法，它基于实例的学习，通过测量不同数据点之间的距离进行分类。
红酒数据集是一个常用的分类任务，用于测试各种分类算法的性能。
本文将探讨如何使用K近邻算法对红酒数据集进行分类。
二、方法论1.数据预处理：首先，我们需要对红酒数据集进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、特征缩放等步骤，以保证数据的质量和一致性。
2.KNN算法原理：KNN算法是一种基于实例的学习，它通过测量不同数据点之间的距离进行分类。
在KNN中，我们选择距离最近的K个邻居，并根据这些邻居的类别进行投票，多数投票决定该数据的类别。
3.实现流程：首先，我们需要将数据集分成训练集和测试集。
然后，使用训练集对KNN算法进行训练，并确定最佳的K值。
最后，使用测试集对算法进行测试，评估其分类性能。
4.性能评估：使用准确率、召回率、F1分数等指标对KNN算法在红酒数据集上的分类性能进行评估。
三、红酒数据集红酒数据集是一个常用的分类任务，它包含了178个样本，每个样本有13个特征（如醇类、苹果酸、柠檬酸等）和一个标签（表示葡萄酒的种类）。
目标是通过分析葡萄酒的特征，将其分为三个类别：红葡萄酒、白葡萄酒和其他类型的葡萄酒。
四、KNN算法KNN算法是一种基于实例的学习，它通过测量不同数据点之间的距离进行分类。
具体来说，对于一个新的样本，KNN算法会在训练集中找到与该样本距离最近的K个邻居，并根据这些邻居的类别进行投票，多数投票决定该样本的类别。
在KNN中，我们通常使用欧氏距离或曼哈顿距离来测量不同数据点之间的距离。
五、实现与结果分析1.数据预处理：首先，我们对红酒数据集进行预处理，处理缺失值和异常值，并进行特征缩放。
这一步的目的是保证数据的质量和一致性，以提高分类的性能。
支持向量机在葡萄酒识别上的应用
支持向量机在葡萄酒识别上的应用作者：陈婉娇龙卫江来源：《电脑知识与技术》2019年第04期摘要：在当今的大数据时代，机器学习越来越广泛地应用于生活中，为人们解决实际生活生产的需要。
其中，支持向量机算法是机器学习中重要的算法之一，应用广泛且有效。
文章主要介绍了支持向量机的原理和模型，还介绍了核函数在支持向量机中的应用和交叉验证法的理论。
在实验部分，文章将支持向量机应用于葡萄酒数据集上，通过分析对比，得到了以下的结论：对于葡萄酒数据集，采用R语言对多种支持向量机模型进行比较，当支持向量机的类型为nu-classification，核函数为线性核函数时，识别的正确率最高，达到了98.86%，并且应用交叉验证法进行验证，降低了识别误差。
关键词：机器学习；支持向量机；核函数；葡萄酒数据集；交叉验证法中图分类号：O242.1 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）04-0154-03Abstract： Today is the era of big data and machine learning is widely used in life to solve the needs of real life production. Among them， the support vector machine （SVM） algorithm is one of the important algorithms in machine learning， and it is widely used and effective. The article mainly introduces the principle and model of support vector machine， and also introduces the application of kernel function in SVM. In addition， the principle of cross-validation is introduced. In the experiments， the paper applies the SVM to the wine dataset. Through analysis and comparison，the following conclusions are obtained： For the wine dataset， a variety of support vector machine models are used for comparison. When the type of SVM is nu-classification， and the kernel function is the linear kernel， the recognition rate is the highest， which is 98.86%. In addition， the cross-validation method is applied in this paper， which reduces the recognition error.Key words： machine learning； support vector machine（SVM）； kernel function； winedata set； cross-validation method1 引言在当今大数据时代，人工智能广泛应用于生活中的各个领域，机器学习在科学研究中占据着越来越重要的地位，科学工作者致力于研究机器学习算法，机器学习算法通过已有数据进行学习，获得学习规律，用于预测判别等等[1]。
机器学习_Wine Data Set(酒数据集)
Wine Data Set(酒数据集)数据摘要：Using chemical analysis determine the origin of wines中文关键词：多变量,分类,酒,UCI,英文关键词：Multivariate,Classification,Wine,UCI,数据格式：TEXT数据用途：This data is used for classfication.数据详细介绍：Wine Data SetSource:Original Owners:Forina, M. et al, PARVUS -An Extendible Package for Data Exploration, Classification and Correlation.Institute of Pharmaceutical and Food Analysis and Technologies, Via Brigata Salerno,16147 Genoa, Italy.Donor:Stefan Aeberhard, email: stefan '@' .auData Set Information:These data are the results of a chemical analysis of wines grown in the same region in Italy but derived from three different cultivars. The analysis determined the quantities of 13 constituents found in each of the three types of wines.I think that the initial data set had around 30 variables, but for some reason I only have the 13 dimensional version. I had a list of what the 30 or so variables were, but a.) I lost it, and b.), I would not know which 13 variables are included in the set.The attributes are (dontated by Riccardo Leardi, riclea '@' anchem.unige.it )1) Alcohol2) Malic acid3) Ash4) Alcalinity of ash5) Magnesium6) Total phenols7) Flavanoids8) Nonflavanoid phenols9) Proanthocyanins10)Color intensity11)Hue12)OD280/OD315 of diluted wines13)ProlineIn a classification context, this is a well posed problem with "well behaved" class structures. A good data set for first testing of a new classifier, but not very challenging.Attribute Information:All attributes are continuousNo statistics available, but suggest to standardise variables for certain uses (e.g. for us with classifiers which are NOT scale invariant)NOTE: 1st attribute is class identifier (1-3)Relevant Papers:(1)S. Aeberhard, D. Coomans and O. de Vel,Comparison of Classifiers in High Dimensional Settings,Tech. Rep. no. 92-02, (1992), Dept. of Computer Science and Dept. ofMathematics and Statistics, James Cook University of North Queensland.(Also submitted to Technometrics).The data was used with many others for comparing variousclassifiers. The classes are separable, though only RDAhas achieved 100% correct classification.(RDA : 100%, QDA 99.4%, LDA 98.9%, 1NN 96.1% (z-transformed data))(All results using the leave-one-out technique)(2)S. Aeberhard, D. Coomans and O. de Vel,"THE CLASSIFICATION PERFORMANCE OF RDA"Tech. Rep. no. 92-01, (1992), Dept. of Computer Science and Dept. ofMathematics and Statistics, James Cook University of North Queensland.(Also submitted to Journal of Chemometrics).Here, the data was used to illustrate the superior performance ofthe use of a new appreciation function with RDA.数据预览：点此下载完整数据集。
【python数据挖掘课程】二十七.基于SVM分类器的红酒数据分析一.SVM基础概念二.S。。。
【python数据挖掘课程】⼆⼗七.基于SVM分类器的红酒数据分析⼀.SVM基础概念⼆.S。
这是《Python数据挖掘课程》系列⽂章，前⾯很多⽂章都讲解了分类、聚类算法，这篇⽂章主要讲解SVM分类算法，同时讲解如何读取TXT ⽂件数据并进⾏数据分析及评价的过程。
⽂章⽐较基础，希望对你有所帮助，提供些思路，也是⾃⼰教学的内容。
推荐⼤家购买作者新书《Python⽹络数据爬取及分析从⼊门到精通（分析篇）》，如果⽂章中存在错误或不⾜之处，还请海涵。
⽬录：⼀.SVM基础概念⼆.SVM基本使⽤⽅法三.TXT红酒数据集预处理四.SVM分析红酒数据五.代码优化五年来写了314篇博客，12个专栏，是真的热爱分享，热爱CSDN这个平台，也想帮助更多的⼈，专栏包括Python、数据挖掘、⽹络爬⾍、图像处理、C#、Android等。
现在也当了两年⽼师，更是觉得有义务教好每⼀个学⽣，让贵州学⼦好好写点代码，学点技术，"师者，传到授业解惑也"，提前祝⼤家新年快乐。
2019我们携⼿共进，为爱⽽⽣。
前⽂参考：⼀.SVM基础概念⽀持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是常见的⼀种判别⽅法。
在机器学习领域，是⼀个有监督的学习模型，通常⽤来进⾏模式识别、分类以及回归分析。
该算法的最⼤特点是根据结构风险最⼩化准则，以最⼤化分类间隔构造最优分类超平⾯来提⾼学习机的泛化能⼒，较好地解决了⾮线性、⾼维数、局部极⼩点等问题。
由于作者数学推算能⼒不太好，同时SVM原理也⽐较复杂，所以SVM算法基础知识推荐⼤家阅读CSDN博客著名算法⼤神“JULY”的⽂章《⽀持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》，这篇⽂章由浅⼊深的讲解了SVM算法，⽽本⼩节作者主要讲解SVM的⽤法。
SVM分类算法的核⼼思想是通过建⽴某种核函数，将数据在⾼维寻找⼀个满⾜分类要求的超平⾯，使训练集中的点距离分类⾯尽可能的远，即寻找⼀个分类⾯使得其两侧的空⽩区域最⼤。
酒分类数据挖掘文档
Using chemical analysis determine the origin of winesSC11011062 李培军实验要求：借助于《数据挖掘导论》及其主要的数据挖掘算法，实现对所给数据集wine_data_set的分类与准确率验证实验环境：○1操作系统 win7 ultimate 64bit SP1○2编译环境：Microsoft visual studio 2010 professional ○3程序语言： Visual C++○4试验方法：k-近邻规则实验摘要：○1本实验中由于数据的紧密程度与类别差距，故而采用K近邻分类算法，在分类过程中训练集与测试集均自由产生。
○2为了消除实验数据分布广度的影响，对训练集与测试集采用同样的规约处理。
实验中采用的方式是(x-min)/(max-min)进行规约。
○3为了在投票时体现所选中的不同类别的作用程度，采用距离的倒数作为相应的权值，所以K值可以是任意值，而不必约束为必须满足3x+1。
○4 K值采用动态增长（从1开始,逐渐增大），采用悲观误差估计决定K的选择终止。
规定悲观误差估计为：悲观误差估计=分类错误数+K*0.9，罚项0.9表明只有错误数减少则可继续进行。
实验步骤：Ⅰ）读取源数据至二维数组s。
由于数据之间的差异性，将训练集与测试集进行相应的规范化或归一化。
Ⅱ) 文件存放于E:\根目录下。
借助于随机选择的方式，选择相应的训练数据集与测试数据集，其中相应的比例约为7:3。
并分别写入train_file.txt 与test_file.txt。
Ⅲ）对训练集进行训练，将训练集写入相应的数组，驻留内存。
Ⅳ）在测试学习阶段，注意求解有效近邻数k。
此处采用的是人为设定初始值的方式，取k值为1。
Ⅴ）对所训练的模型进行测试，得到正确率。
主要代码：int test_data(float train[][13],float test[][13],int line[],inttrain_line[],int label[],int K){//返回个类别号的实际数目.t_label 为预测数, 选取7近邻，邻居之间的权重由1/距离决定int k_t=K;int i,j,k,m;float *min_dis=new float[k_t];float f;int Class,num[3]={0},num_label[3]={0};int t_label=0,*tr_l=new int[k_t];float p[3]; //记录不同类标的权值for (k=0;k<test_num;k++){num_label[label[line[k]-1]-1]++;for(j=0;j<3;j++)p[j]=0.0;for(j=0;j<k_t;j++){min_dis[j]=RAND_MAX;tr_l[j]=-1;}for(i=0;i<train_num;i++){f=0.0;for(j=0;j<13;j++)f+=pow(test[k][j]-train[i][j],2);m=k_t-1;if(min_dis[m]>f){while(min_dis[m-1]>f&&m>0){tr_l[m]=tr_l[m-1];min_dis[m]=min_dis[m-1];m--;}min_dis[m]=f;tr_l[m]=i;}}for(m=0;m<k_t;m++)p[label[train_line[tr_l[m]]-1]-1]+=(float)1.0/min_dis[m];Class=label_argmax(p); //预测得到相应的类标号if(Class==label[line[k]-1]){num[Class-1]++; //相应类标号对应的分类正确数加1t_label++;}}for(i=0;i<3;i++)cout<<"类"<<i+1<<"的准确率为"<<float(num[i])/(float)num_label[i]<<endl;delete []min_dis;delete []tr_l;return t_label;}//主函数中多次改进K值的步骤do{true_test_num=test_data(train,test,line,tr_line,label,K);precision=double(true_test_num)/test_num*100;cout<<"K="<<K<<"模型测试准确率为："<<precision<<"%"<<endl<<endl;Eg_before=Eg;Eg=test_num-true_test_num+K*0.9;K+=1;}while(Eg<Eg_before);实验结果：实验分析：1）k-近邻规则算法的优点是学习速度快，同时作为一种投票算法，其相应权值的选择、k值的选择而导致的错误敏程度相当重要。
wine集决策树法
wine集决策树法
决策树是一种常用的数据挖掘和机器学习算法，也可以用来进行预测分析和决策制定。
在使用决策树算法进行预测和决策时，可以使用不同的数据集和特征来构建决策树。
如果要使用决策树算法来进行葡萄酒分类，可以按照以下步骤进行。
1. 数据准备：准备包含葡萄酒特征的数据集，例如酒精含量、酸度、PH值等。
同时，还需要为每个样本指定正确的分类标签，例如红葡萄酒、白葡萄酒等。
2. 特征选择：根据业务需求和数据特征的相关性，选择最具有区分度的特征。
例如，可以选择酒精含量作为分类的一个重要特征。
3. 构建决策树：使用选定的特征和数据集构建决策树模型。
决策树的构建过程中，会根据特定的算法选择最佳的切分点和特征来进行分支。
4. 决策规则学习：通过训练数据集，根据构建的决策树来学习决策规则，即样本在决策树中的路径和分类结果。
5. 预测和决策：使用构建好的决策树模型对新的样本进行预测和分类。
根据样本的特征值，沿着决策树的路径进行判断和决策，最终得到样本的分类结果。
通过使用决策树算法，可以实现对葡萄酒进行分类，并且对新的样本进行预测。
决策树算法具有直观可解释的特点，可以清晰地展示不同特征对分类的影响，便
于用户理解和决策。
同时，决策树算法也可以应用于其他类型的数据预测和分类问题中。
sklearn：决策分类树_红酒数据集
sklearn：决策分类树_红酒数据集from sklearn import treefrom sklearn.datasets import load_wine # 红酒数据from sklearn.model_selection import train_test_splitwine = load_wine() # 导⼊数据wine{'data': array([[1.423e+01, 1.710e+00, 2.430e+00, ..., 1.040e+00, 3.920e+00,1.065e+03],[1.320e+01, 1.780e+00, 2.140e+00, ..., 1.050e+00, 3.400e+00,1.050e+03],[1.316e+01, 2.360e+00, 2.670e+00, ..., 1.030e+00, 3.170e+00,1.185e+03],...,[1.327e+01, 4.280e+00, 2.260e+00, ..., 5.900e-01, 1.560e+00,8.350e+02],[1.317e+01, 2.590e+00, 2.370e+00, ..., 6.000e-01, 1.620e+00,8.400e+02],[1.413e+01, 4.100e+00, 2.740e+00, ..., 6.100e-01, 1.600e+00,5.600e+02]]),'target': array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2,2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,2, 2]),'target_names': array(['class_0', 'class_1', 'class_2'], dtype='<U7'),'DESCR': '......rics).\n','feature_names': ['alcohol','malic_acid','ash','alcalinity_of_ash','magnesium','total_phenols','flavanoids','nonflavanoid_phenols','proanthocyanins','color_intensity','hue','od280/od315_of_diluted_wines','proline']}import pandas as pd# 将特征数据与 target拼接起来wine_df = pd.concat([pd.DataFrame(wine.data), pd.DataFrame(wine.target)] ,axis=1)wine_df.columns=list(wine.feature_names) + ['target'] # 将数据特征名称与数据对应wine_df['target'] = wine_df['target'].map(dict(zip(range(3), wine.target_names))) # 显⽰类别名称wine_dfalcohol malic_acid ash alcalinity_of_ash magnesium total_phenols flavanoids nonflavanoid_phenols proanthocyanins color_intensity hue od280/od315_of_diluted_wines 014.23 1.71 2.4315.6127.0 2.80 3.060.28 2.29 5.64 1.043.92113.20 1.78 2.1411.2100.0 2.65 2.760.26 1.28 4.38 1.053.40213.16 2.36 2.6718.6101.0 2.80 3.240.30 2.81 5.68 1.033.17314.37 1.95 2.5016.8113.0 3.85 3.490.24 2.187.800.863.45413.24 2.59 2.8721.0118.0 2.80 2.690.39 1.82 4.32 1.042.93 .......................................17313.71 5.65 2.4520.595.0 1.680.610.52 1.067.700.641.7417413.40 3.91 2.4823.0102.0 1.800.750.43 1.417.300.701.5617513.27 4.28 2.2620.0120.0 1.590.690.43 1.3510.200.591.5617613.17 2.59 2.3720.0120.0 1.650.680.53 1.469.300.601.6217714.13 4.10 2.7424.596.0 2.050.760.56 1.359.200.611.60178 rows × 14 columns# 拆分数据为：训练集和测试集X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(wine.data, wine.target, test_size=0.3)clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")clf = clf.fit(X_train, Y_train)score = clf.score(X_test, Y_test) # 返回准确度score0.9444444444444444import graphviz # 需要提前安装graphvizdot_data = tree.export_graphviz(clf,feature_names = wine.feature_names # 特征名,class_names = wine.target_names # 标签名,filled = True # 颜⾊填充,rounded = True # 圆⾓边框)graph = graphviz.Source(dot_data)graphclf.feature_importances_ # 查看各特征的重要性，没有被使⽤的特征重要性为0array([0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,0. , 0.3918564 , 0. , 0. , 0.1160134 ,0.02128596, 0. , 0.47084424])dict(zip(wine.feature_names, clf.feature_importances_)) # 将特征名称与重要性对应{'alcohol': 0.0,'malic_acid': 0.0,'ash': 0.0,'alcalinity_of_ash': 0.0,'magnesium': 0.0,'total_phenols': 0.0,'flavanoids': 0.26190367697120653,'nonflavanoid_phenols': 0.0,'proanthocyanins': 0.0,'color_intensity': 0.11601339710491781,'hue': 0.0,'od280/od315_of_diluted_wines': 0.15123868318487035,'proline': 0.47084424273900527}增加决策树随机性决策树的随机性在⾼维度的数据集中表现的会⽐较好在低维度数据集（⽐如鸢尾花数据集中），随机性就表现得不够好clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=50 # 随机种⼦# splitter：默认是best，就是上⾯的重要性。
回归模型和分类模型的构建与评价
回归模型和分类模型的构建与评价一、实验内容：1.读取wine数据集，区分标签和数据2.将wine数据集划分为训练集和测试集3.使用离差标准化方法标准化wine数据集4.构建svm模型，预测测试集的结果5.输出分类报告，评价分类模型预测性能6.根据实验五中wine-quality数据集的处理结果，分别构建线性回归模型和梯度提升回归模型7.结合真实评分和预测评分，计算均方误差、中值误差和可解释方差值8.根据得分，判断模型性能优劣二、实验过程(请用简单的文字描述)：1.打开visual studio code，创建2.py2.来完场前五项，前两步和上一个实验的要求类似，可以直接复制代码，然后接着创建合适的代码3.创建3.py，发现需要wine-quality数据集的处理结果，直接复制处理数据的代码，根据实验要求创建合适的代码三、程序清单及截图1.读取wine数据集，区分标签和数据import pandas as pdwine = pd.read_csv('C:/Python27/jiangshibei/data/wine.csv')wine_data=wine.iloc[:,1:]wine_target=wine['Class']2.将wine数据集划分为训练集和测试集from sklearn.model_selection import train_test_splitwine_data_train, wine_data_test, \wine_target_train, wine_target_test = \train_test_split(wine_data, wine_target, \test_size=0.1, random_state=6)3.使用离差标准化方法标准化wine数据集from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #标准差标准化stdScale = MinMaxScaler().fit(wine_data_train) #生成规则（建模）wine_trainScaler = stdScale.transform(wine_data_train)#对训练集进行标准化wine_testScaler = stdScale.transform(wine_data_test)#用训练集训练的模型对测试集标准化4.构建svm模型，预测测试集的结果from sklearn.svm import SVCsvm = SVC().fit(wine_trainScaler,wine_target_train)print('建立的SVM模型为：')print(svm)wine_target_pred = svm.predict(wine_testScaler)print('预测前10个结果为：')print(wine_target_pred[:10])5.输出分类报告，评价分类模型预测性能from sklearn.metrics import classification_reportprint('使用SVM预测iris数据的分类报告为：')print( classification_report(wine_target_test, wine_target_pred))6.根据实验五中wine-quality数据集的处理结果，分别构建线性回归模型和梯度提升回归模型#根据wine_quality数据集处理的结果,构建线性回归模型。
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Wine Data Set(酒数据集)
数据摘要：
Using chemical analysis determine the origin of wines
中文关键词：
多变量,分类,酒,UCI,
英文关键词：
Multivariate,Classification,Wine,UCI,
数据格式：
TEXT
数据用途：
This data is used for classfication.
数据详细介绍：
Wine Data Set
Source:
Original Owners:
Forina, M. et al, PARVUS -
An Extendible Package for Data Exploration, Classification and Correlation.
Institute of Pharmaceutical and Food Analysis and Technologies, Via Brigata Salerno,
16147 Genoa, Italy.
Donor:
Stefan Aeberhard, email: stefan '@' .au
Data Set Information:
These data are the results of a chemical analysis of wines grown in the same region in Italy but derived from three different cultivars. The analysis determined the quantities of 13 constituents found in each of the three types of wines.
I think that the initial data set had around 30 variables, but for some reason I only have the 13 dimensional version. I had a list of what the 30 or so variables were, but a.) I lost it, and b.), I would not know which 13 variables are included in the set.
The attributes are (dontated by Riccardo Leardi, riclea '@' anchem.unige.it )
1) Alcohol
2) Malic acid
3) Ash
4) Alcalinity of ash
5) Magnesium
6) Total phenols
7) Flavanoids
8) Nonflavanoid phenols
9) Proanthocyanins
10)Color intensity
11)Hue
12)OD280/OD315 of diluted wines
13)Proline
In a classification context, this is a well posed problem with "well behaved" class structures. A good data set for first testing of a new classifier, but not very challenging.
Attribute Information:
All attributes are continuous
No statistics available, but suggest to standardise variables for certain uses (e.g. for us with classifiers which are NOT scale invariant)
NOTE: 1st attribute is class identifier (1-3)
Relevant Papers:
(1)
S. Aeberhard, D. Coomans and O. de Vel,
Comparison of Classifiers in High Dimensional Settings,
Tech. Rep. no. 92-02, (1992), Dept. of Computer Science and Dept. of
Mathematics and Statistics, James Cook University of North Queensland.
(Also submitted to Technometrics).
The data was used with many others for comparing various
classifiers. The classes are separable, though only RDA
has achieved 100% correct classification.
(RDA : 100%, QDA 99.4%, LDA 98.9%, 1NN 96.1% (z-transformed data))
(All results using the leave-one-out technique)
(2)
S. Aeberhard, D. Coomans and O. de Vel,
"THE CLASSIFICATION PERFORMANCE OF RDA"
Tech. Rep. no. 92-01, (1992), Dept. of Computer Science and Dept. of
Mathematics and Statistics, James Cook University of North Queensland.
(Also submitted to Journal of Chemometrics).
Here, the data was used to illustrate the superior performance of
the use of a new appreciation function with RDA.
数据预览：
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