SVM神经网络的数据分类预测--葡萄酒种类识别
研究生必备的人工神经网络电子书汇总(31本)
研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本）这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我QQ：415295747，或者登录我的博客/u/17236977421.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别5 译者序6 前9 致谢10 作者简介11 目录19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型72 第3章用于非线性模式识别的神经网络105 第4章神经网对非线性模式的学习166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现205 第6章数据探测、维数约简和特征提取235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用458 附录2.MATLB 神经网络30个案例分析第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能145 第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测153 第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测165 第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测171 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断182 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究188 第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断195 第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选200 第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断210 第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别220 第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测230 第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价241 第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类248 第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优255 第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维270 第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测280 第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类289 第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类2.MATLAB 神经网络仿真与应用章节信息7 目录15 第1章神经网络概述38 第2章感知神经网络64 第3章自组织竞争神经网络106 第4章BP神经网络143 第5章线性神经网络171 第6章径向基函数神经网络196 第7章反馈神经网络及MA TLAB实现228 第8章神经网络预测与控制273 第9章神经网络优化及故障诊断302 第10章图形用户界面设计334 参考文献4.混合神经网络技术7 目录11 第1章绪论26 第2章基础知识43 第3章BP神经网络70 第4章RBF神经网络84 第5章Hopfield神经网络96 第6章随机神经网络114 第7章遗传神经网络158 第8章粒子群神经网络193 第9章模糊神经网络244 第lO章混沌神经网络293 第11章小波神经网络331 第12章神经网络集成356 附录5.神经网络控制（第三版）7 目录13 第1章绪19 第2章神经网络理论基础63 第3章基于神经网络的系统辨识101 第4章神经网络控制142 第5章遗传算法与神经控制179 附录203 参考文献6.脉冲耦合神经网络与数字图像处理丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 数字图像处理出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-022389-0出版地：北京出版日期：200807页数：3047 《智能科学技术著作丛书》序9 前13 目录21 第1章脉冲耦合神经网络50 第2章图像滤波及脉冲噪声滤波器77 第3章脉冲耦合神经网络在图像分割中的应用142 第4章脉冲耦合神经网络与图像编码185 第5章脉冲耦合神经网络与图像增强195 第6章脉冲耦合神经网络与图像融合210 第7章脉冲耦合神经网络与形态学245 第8章脉冲耦合神经网络在特征提取中的应用278 第9章脉冲耦合神经网络与数字图像签名技术292 第10章脉冲耦合神经网络与组合决策优化306 第11章脉冲耦合神经网络和小波变换322 参考文献7.混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法主要责任者：谭文; 王耀南主题词：混沌学; 应用; 模糊控制; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021258-0出版地：北京出版日期：200805页数：2364 内容简介5 前7 目录13 第1章绪论37 第2章模糊神经网络控制理论基础70 第3章神经网络在混沌控制中的作用83 第4章基于径向基神经网络的非线性混沌控制99 第5章超混沌系统的模糊滑模控制111 第6章不确定混沌系统的模糊自适应控制120 第7章模糊神经网络在混沌时间序列预测中的应用134 第8章混沌系统的混合遗传神经网络控制150 第9章不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制165 第10章基于动态神经网络的混沌系统控制200 第11章基于线性矩阵不等式方法的混沌系统模糊控制223 第12章基于递归神经网络的不确定混沌系统同步245 结束语8. 智能预测控制及其MATLB 实现（第2版）丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：人工智能; 预测控制; 计算机辅助计算; 软件包出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-10147-2出版地：北京出版日期：201001页数：3364 内容简介5 前7 目录13 第一篇神经网络控制及其MA TLAB实现13 第1章神经网络控制理论87 第2章MATLAB神经网络工具箱函数160 第3章基于Simulink的神经网络控制系统175 第二篇模糊逻辑控制及其MATLAB实现175 第4章模糊逻辑控制理论208 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱函数237 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现267 第三篇模型预测控制及其MATLAB实现267 第7章模型预测控制理论281 第8章MA TLAB预测控制工具箱函数320 第9章隐式广义预测自校正控制及其MA TLAB实现334 附录A 隐式广义预测自校正控制仿真程序清单341 附录B MA TLAB函数一览表347 附录C MA TLAB函数分类索引349 参考文献9. 基于神经网络的优化设计及应用主要责任者：孙虎儿出版者：国防工业出版社ISBN：978-7-118-06282-3出版地：北京出版日期：200905页数：111目录11 第1章绪论11 1.1 优化设计发展概况20 1.2 信号处理的主要方法22 1.3 正交设计方法25 1.4 基于神经网络的立体正交优化设计概述28 第一篇基拙理论篇28 第2章基于小波变换的信号处理28 2.1 小波变换的源起与发展概述30 2.2 小波分析基础34 2.3 小波分析的工程解释35 2.4 基于小波分析的信号处理38 第3章神经网络结构的确定38 3.1 神经网络综论42 3.2 神经网络的基本原理47 3.3 人工神经网络的建模53 3.4 前馈型神经网络57 第4章正交设计法57 4.1 正交设计法的基本内容60 4.2 正交设计法的基本内容60 4.3 有交互作用的正交设计法63 4.4 方差分析法67 第二篇创新篇67 第5章立体正交表67 5.1 建立立体正交表70 5.2 立体正交表的基本性质71 5.3 立体正交试验的误差分析75 第6章立体正交优化设计75 6.1 立体正交优化设计概述77 6.2 立体正交优化设计的建模基础78 6.3 立体正交优化设计的特点79 6.4 立体正交设计的步骤及实现85 第三篇实践篇85 第7章液压振动筛参数优化设计与试验85 7.1 振动筛基本原理89 7.2 试验台设计91 7.3 模拟试验101 7.4 液压振动筛参数的立体正交优化设计108 第8章液压激振压路机的液压振动系统优化108 8.1 液压激振压路机基本原理110 8.2 液压振动轮的模型试验117 参考文献10.神经网络稳定性理论主要责任者：钟守铭; 刘碧森; 王晓梅; 范小明主题词：人工神经网络; 运动稳定性理论; 高等学校; 教材出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-02116-2出版地：北京出版日期：200806页数：289内容简介5 前7 目录11 第1章绪论73 第2章Hopfield型神经网络的稳定性97 第3章细胞神经网络的稳定性150 第4章二阶神经网络的稳定性212 第5章随机神经网络的稳定性243 第6章神经网络的应用291 参考文献11. 神经模糊控制理论及应用丛书题名：自动控制技术应用丛书主要责任者：李国勇主题词：神经网络; 应用; 模糊控制出版者：电子工业出版社ISBN：978-7-121-07537-7出版地：北京出版日期：200901页数：3326 目录10 第一篇神经网络理论及其MA TLAB实现12 第1章神经网络理论77 第2章MATLAB神经网络工具箱191 第3章神经网络控制系统218 第二篇模糊逻辑理论及其MATLAB实现220 第4章模糊逻辑理论258 第5章MA TLAB模糊逻辑工具箱295 第6章模糊神经和模糊聚类及其MA TLAB实现327 附录A MA TLAB程序清单334 附录B MA TLAB函数一览表340 附录C MA TLAB函数分类索引342 参考文献12.时滞递归神经网络主要责任者：王林山主题词：时滞; 递归论; 神经网络出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-020533-9出版地：北京出版日期：200804页数：254出版说明9 前言13 目录15 第1章概述29 第2章几类递归神经网络模型44 第3章时滞局域递归神经网络的动力行为116 第4章时滞静态递归神经网络的动力行为154 第5章时滞反应扩散递归神经网络的动力行为214 第6章时滞反应扩散方程的吸引子与波动方程核截面的Hausdorff维数估计244 第7章Ляпунов定理的推广与矩阵微分方程的渐近行为研究265 索引13. 神经网络实用教程丛书题名：普通高等教育“十一五”规划教材主要责任者：张良均; 曹晶; 蒋世忠主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-23178-3出版地：北京出版日期：200802页数：1840001 7 目录0002 5 前言0003 11 第1章人工神经网络概述0004 19 第2章实用神经网络模型与学习算法0005 83 第3章神经网络优化方法0006 98 第4章nnToolKit神经网络工具包0007 135 第5章MA TLAB混合编程技术0008 175 第6章神经网络混合编程案例0009 181 附录2NDN神经网络建模仿真工具0010 194 参考文献14.细胞神经网络动力学主要责任者：黄立宏; 李雪梅主题词：神经网络; 细胞动力学; 生物数学出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-018109-1出版地：北京出版日期：200704页数：3334 内容简介5 前7 目录9 第一章细胞神经网络的模型及基本概念30 第二章基本理论60 第三章细胞神经网络的完全稳定性118 第四章细胞神经网络的全局渐近稳定性和指数稳定性176 第五章细胞神经网络的周期解与概周期解242 第六章细胞神经网络的动力学复杂性285 第七章一维细胞神经网络的动力学性质322 参考文献15. 人工神经网络基础丛书题名：研究生用教材主要责任者：丁士圻; 郭丽华主题词：人工神经元网络出版者：哈尔滨工程大学出版社ISBN：978-7-81133-206-3出版地：哈尔滨出版日期：200803页数：2084 内容简介5 前7 目录9 第1章绪论44 第2章前向多层网络86 第3章Hopfield网络110 第4章波尔兹曼机(BM)网络简介131 第5章自组织特征映射网络(SOFM)163 第6章ART网络197 第7章人工神经网络的软件实践和仿真15.智能控制理论及应用丛书题名：国家精品课程教材主要责任者：师黎; 陈铁军; 等主题词：智能控制出版者：清华大学出版社ISBN：978-7-302-16157-8出版地：北京出版日期：200904页数：408目录17 第1章绪论30 第2章模糊控制91 第3章模糊建模和模糊辨识118 第4章神经网络控制227 第5章模糊神经网络259 第6章专家系统301 第7章遗传算法333 第8章蚁群算法351 第9章DNA计算与基于DNA的软计算389 第10章其他智能控制16. 人工神经网络及其融合应用技术∙丛书题名：智能科学技术著作丛书∙主要责任者：钟珞 ; 饶文碧 ; 邹承明∙主题词：人工神经元网络 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-018325-5∙出版地：北京∙出版日期：200701∙页数：1607 目录13 第1章绪论24 第2章前馈型神经网络47 第3章反馈型神经网络58 第4章自组织型神经网络72 第5章量子神经网络81 第6章神经网络与遗传算法103 第7章神经网络与灰色系统123 第8章神经网络与专家系统139 第9章模糊神经网络159 参考文献164 附录Matlab简介17.智能技术及其应用：邵世煌教授论文集∙主要责任者：丁永生 ; 应浩 ; 等∙主题词：人工智能 ; 文集∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-023230-4∙出版地：北京∙出版日期：200902∙页数：573目录15 治学之路，开拓之道117 解析模糊控制理论：模糊控制系统的结构和稳定性分析127 不同模糊逻辑下模糊控制器的解析结构134 一个基于“类神经元”模型的智能控制系统及其在柔性臂上的应用研究142 交通系统的模糊控制及其神经网络实现149 采用遗传算法学习的神经网络控制器164 一种采用增强式学习的模糊控制系统研究169 基因算法及其在最优搜索上的应用191 DNA计算与软计算199 采用DNA遗传算法优化设计的TS模糊控制系统206 DNA计算研究的现状与展望223 混沌系统的一种自学习模糊控制228 用遗传算法引导混沌轨道405 模糊环境的表示及机器人轨迹规划409 多变地形下机器人路径规划415 一个环境知识的自学习方法444 含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型469 基于规则的模糊离散事件系统建模与控制研究491 基于最优HANKEL范数近似的线性相位IIR滤波器设计507 自适应逆控制的异步电机变频调速系统研究514 带有神经网络估计器的模糊直接转矩控制551 基于移动Agent的数字水印跟踪系统的设计和实现573 采用元胞自动机机理的针织电脑编织系统591 语词计算的广义模糊约束及其传播研究598 后记18.人工神经网络原理及应用∙丛书题名：现代计算机科学技术精品教材∙主要责任者：朱大奇 ; 史慧∙主题词：人工神经元网络∙出版者：科学出版社∙ISBN：7-03-016570-5∙出版地：北京∙出版日期：200603∙页数：218目录12 第1章人工神经网络的基础知识44 第2章BP误差反传神经网络76 第3章Hopfield反馈神经网络104 第4章BAM双向联想记忆神经网络117 第5章CMAC小脑神经网络139 第6章RBF径向基函数神经网络155 第7章SOM自组织特征映射神经网络175 第8章CPN对偶传播神经网络190 第9章ART自适应谐振理论210 第10章量子神经网络19.软计算及其应用要责任者：温显斌; 张桦; 张颖等主题词：电子计算机; 计算方法出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-023427-8出版地：北京出版日期：200902页数：189前7 目录11 第1章绪论24 第2章模拟退火算法45 第3章人工神经网络93 第4章遗传算法138 第5章支持向量机162 第6章模糊计算20计算智能与科学配方∙主要责任者：冯天瑾 ; 丁香乾∙其他责任者：杨宁 ; 马琳涛∙主题词：人工智能 ; 神经网络 ; 计算 ; 研究∙出版者：科学出版社∙ISBN：978-7-03-020603-9∙出版地：北京∙出版日期：200801∙页数：272前10 目录16 第一章绪论38 第二章产品配方与感觉品质评估65 第三章神经网络与感觉评估99 第四章知识发现与复杂相关性分析154 第五章模式识别与原料分类187 第六章支持向量机方法214 第七章进化计算配方寻优方法243 第八章计算智能的若干哲理256 第九章人机交互智能配方系统278 参考文献287 致谢21.计算智能与计算电磁学主要责任者：田雨波; 钱鉴主题词：人工智能; 神经网络; 计算; 研究出版者：科学出版社ISBN：978-7-03-021201-6出版地：北京出版日期：200804页数：2337 目录11 第1章绪论19 第2章遗传算法基本原理50 第3章遗传算法电磁应用98 第4章模糊理论基本原理122 第5章神经网络基本原理188 第6章神经网络电磁应用235 附录1 计算智能和计算电磁学相关网站236 附录2 相关程序22.脉冲耦合神经网络原理及其应用丛书题名：智能科学技术著作丛书主要责任者：马义德主题词：神经网络; 理论; 应用出版者：科学出版社ISBN：7-03-016657-4出版地：北京出版日期：200604页数：1826 内容简介9 《智能科字技术著作丛书》库11 前15 目录19 第1章神经网络图像处理技术34 第2章PCNN模型及其应用概述49 第3章PCNN在图像滤波中的应用66 第4章PCNN在图像分割中的应用120 第5章PCNN在图像编码中的应用137 第6章PCNN与图像增强152 第7章PCNN与粗集理论、形态学和小波变换182 第8章PCNN的其他应用23.人工神经网络教程主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 研究生; 教材出版者：北京邮电大学出版社ISBN：7-5635-1367-1出版地：北京出版日期：200612页数：3307 序9 目录17 第1章绪论38 第2章人工神经网络建模基础63 第3章感知器神经网络100 第4章自组织竞争神经网络143 第5章径向基函数神经网络162 第6章反馈神经网络192 第7章小脑模型神经网络201 第8章支持向量机218 第9章遗传算法与神经网络进化237 第10章神经网络系统设计与软硬件实现267 第11章人工神经系统281 附录A 常用算法的MA TLAB程序298 附录B 常用神经网络源程序340 附录C 神经网络常用术语英汉对照344 参考文献24.神经网络专家系统主要责任者：冯定主题词：人工神经元网络出版者：科学出版社ISBN：7-03-017734-7出版地：北京出版日期：200609页数：3487 目录11 第1章从专家系统到神经网络专家系统22 第2章神经网络设计75 第3章数据的前后处理94 第4章神经网络专家系统中的模糊数146 第5章基于神经网络的知识表示199 第6章机器学习218 第7章基于神经网络的推理251 参考文献254 附录神经网络源程序25.神经网络新理论与方法主要责任者：张代远主题词：人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-13938-5出版地：北京出版日期：200611页数：1259 目录11 第1章概论17 第2章基本概念24 第3章实神经网络的代数算法44 第4章全局最小值分析51 第5章复数神经网络的代数算法61 第6章样条权函数神经网络及其学习算法124 第7章神经网络的统计灵敏度分析26.人工神经网络算法研究及应用主要责任者：田景文; 高美娟主题词：人工神经元网络; 计算方法; 研究出版者：北京理工大学出版社ISBN：7-5640-0786-9出版地：北京出版日期：200607页数：2837 目录9 第1章绪论32 第2章人工神经网络49 第3章改进遗传算法的径向基函数网络方法研究及应用95 第4章小波变换及小波神经网络方法研究及应用140 第5章模糊神经网络方法研究及应用189 第6章改进的模拟退火人工神经网络方法研究及应用235 第7章支持向量机方法研究及应用278 第8章结论281 参考文献27.神经计算与生长自组织网络主要责任者：程国建主题词：人工神经元网络; 计算; 自组织系统出版者：西安交通大学出版社ISBN：978-7-5605-2979-0出版地：西安出版日期：200810页数：242内容简介5 作者简介7 前17 目录23 第1章神经计算概述37 第2章人工神经网络的基本结构及其特性56 第3章神经感知器69 第4章自适应线性元件87 第5章多层前馈神经网络105 第6章径向基函数网络118 第7章古典生长型神经网络135 第8章生长型自组织神经网络158 第9章生长神经元结构及其变种182 第10章外生长型神经元结构206 第11章多生长神经元结构230 第12章双生长神经气网络252 参考文献28.神经计算原理丛书题名：计算机科学丛书主要责任者：（美）科斯塔尼克其他责任者：叶世伟; 王海娟主题词：突然南宫神经元网络; 计算出版者：机械工业出版社ISBN：978-7-111-20637-8出版地：北京出版日期：200705页数：491出版者的话7 专家指导委员会8 译者序9 前12 致谢13 重要符号和算符17 重要缩写词20 目录25 第一部分神经计算的基本概念和部分神经网络体系结构及其学习规则25 第1章神经计算概述40 第2章神经计算的基本概念95 第3章映射网络144 第4章自组织网络168 第5章递归网络和时间前馈网络201 第二部分神经计算的应用201 第6章用神经网络解决最优化问题238 第7章用神经网络解决矩阵代数问题275 第8章使用神经网络求解线性代数方程组318 第9章使用神经网络的统计方法372 第10章使用神经网络进行辨识、控制和枯计435 附录A 神经计算的数学基础497 主题索引29. 人工神经网络与模拟进化计算主要责任者：阎平凡主题词：人工神经元网络; 计算出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-10663-0出版地：北京出版日期：200509页数：639出版说明9 前11 第一版前15 目录27 第1章绪论37 第2章前馈网络77 第3章径向基函数网络112 第4章学习理论与网络结构选择166 第5章核方法与支持向量机210 第6章自组织系统(Ⅰ)236 第7章自组织系统(Ⅱ)271 第8章自组织系统(Ⅲ)302 第9章动态信号与系统的处理361 第10章多神经网络集成386 第11章反馈网络与联想存储器424 第12章神经网络用于优化计算441 第13章神经网络中的动力学问题463 第14章误差函数与参数优化方法487 第15章贝叶斯方法505 第16章神经网络在信号处理中的应用552 第17章进化计算概论与进化策略575 第18章遗传算法及其理论分析596 第19章遗传算法的设计与实现619 第20章遗传算法在神经网络中的应用626 第21章遗传算法在作业调度中的应用636 第22章分布估计算法660 索引30.人工神经网络与盲信号处理主要责任者：杨行竣; 郑君里主题词：人工神经元网络; 信号处理; 应用; 人工神经元网络出版者：清华大学出版社ISBN：7-302-05880-6出版地：北京出版日期：200301页数：3997 目录11 第1章绪论33 第2章前向多层神经网络与递归神经网络123 第3章自组织神经网络163 第4章Hopfield神经网络244 第5章模糊神经网络311 第6章遗传算法及其在人工神经网络中的应用337 第7章盲信号处理31.人工神经网络理论、设计及应用（第二版）主要责任者：韩力群主题词：人工神经元网络; 高等学校; 教材出版者：化学工业出版社ISBN：978-7-5025-9523-4出版地：北京出版日期：2000709页数：2437 前9 目录15 1 绪论34 2 神经网络基础知识52 3 监督学习神经网络85 4 竞争学习神经网络121 5 组合学习神经网络133 6 反馈神经网络168 7 小脑模型神经网络178 8 基于数学原理的神经网络207 9 神经网络的系统设计与软件实现220 10 神经网络研究展望223 附录1 常用神经网络C语言源程序254 附录2 神经网络常用术语英汉对照256 参考文献。
python葡萄酒质量数据分类与回归
python葡萄酒质量数据分类与回归Python葡萄酒质量数据分类与回归在现代社会中，数据分析和机器学习已经成为了非常热门的话题。
Python作为一种强大的编程语言，在数据分析和机器学习方面也有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用Python对葡萄酒质量数据进行分类和回归分析。
1. 数据集介绍本文使用的数据集是UCI Machine Learning Repository中的葡萄酒质量数据集。
该数据集包含了红葡萄酒和白葡萄酒的各种化学成分以及葡萄酒的质量评分。
该数据集共有1599个样本，其中红葡萄酒样本数量为1599个，白葡萄酒样本数量为4898个。
2. 数据预处理在进行机器学习任务之前，我们需要对数据进行预处理，以便更好地进行后续的分析。
首先，我们需要将数据集分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
其次，我们需要对数据进行标准化处理。
标准化处理可以使得数据的均值为0，方差为1，这样可以避免不同特征之间的数量级差异对模型的影响。
最后，我们需要对数据进行特征选择。
特征选择可以去除不相关或冗余的特征，从而提高模型的性能。
3. 分类任务在分类任务中，我们需要将葡萄酒分为好酒和差酒两类。
根据数据集中的质量评分，我们可以将质量评分大于等于7的葡萄酒定义为好酒，将质量评分小于7的葡萄酒定义为差酒。
在进行分类任务之前，我们需要选择合适的分类算法。
本文选择了支持向量机（SVM）算法进行分类。
SVM算法是一种非常优秀的分类算法，在处理高维数据和小样本数据方面有着很好的表现。
使用Python中的sklearn库，我们可以轻松地实现SVM算法。
首先，我们需要对训练集进行训练，然后使用测试集进行测试。
最后，我们可以计算模型的准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。
4. 回归任务在回归任务中，我们需要预测葡萄酒的质量评分。
同样地，我们需要选择合适的回归算法。
本文选择了多元线性回归算法进行回归分析。
SVM神经网络的数据分类预测-意大利葡萄酒种类识别
案例背景：
SVM神经网络背景:
SVM的相关理论及工具箱的介绍
......
案例背景：
在葡萄酒制造业中,对于葡萄酒的分类具有很大意义,因为这涉及到不同种类的葡萄酒的存放以及出售价格,采用SVM做为分类器可以有效预测相关葡萄酒的种类,从UCI数据库中得到wine数据记录的是在意大利某一地区同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析,数据里含有178个样本分别属于三个类别(类别标签已给),每个样本含有13个特征分量(化学成分),将这178个样本50%做为训练样本,另50%做为测试样本,用训练样本对SVM分类器进行训练，用得到的模型对测试样本的进行分类标签预测，最终得到96.6292%的分类准确率. .....
测试数据的可视化图:
模型建立：
Matlab程序实现(预定此书，即可下载该案例完整程序)：
该处有完整的Matlab程序代码，以及代码的详细说明•清空环境变量
•数据的提取和预处理
•SVM网络训练
•SVM网络分类预测
•结果分析
结果分析：
该处有详细的运行结果。
SVM支持向量机简介
分类问题的数学表示
已知：训练集包含 l 个样本点：
T {( x1, y1 ),L , ( xl , yl )}
说明：
xi Rn 是输入向量，其分量称为特征或属性
yi y {1, 2,L N} 是输出指标.
问题：对一个新的数据 x ，推断它所对应的输出
利用SVM建立的回归模型对开盘指数进行预测。
回归问题的数学表示
已知：训练集包含 l 个样本点：
说明：
T {( x1, y1 ),L , ( xl , yl )}
xi Rn 是输入向量，其分量称为特征或属性
yi R 是输出数值.
问题：对一个新的数据 x ，推断它所对应的输出 y ?
l i 1
(i
i* )
s.t. (wT xi ) b yi i ,i 1, , l
yi ((wT xi ) b) i*,i 1, , l
i ,i* 0,i 1, , l
参数由用户给定
第三部分 Libsvm简介
MATLAB自带的svm实现函数是svmtrain和
svmclassify函数，实现C-SVC模型，且仅支持二 分类问题。
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开 发设计的软件。 https://.tw/~cjlin/libsvm/
libsvm工具箱有C-SVC, -SVC, -SVR, -SVR等多 种模型可供使用。 libsvm采用OvO算法支持多分类 问题。
tanh( x)
ex ex
ex ex
-SVC
【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。
现代机器学习理论大作业
现代机器学习理论大作业题目：葡萄酒的种类识别---- 基于支持向量机（SVM）的数据分类预测学院：姓名：学号：《现代机器学习理论》葡萄酒的种类识别---- 基于支持向量机（SVM）的数据分类预测一、理论知识1、支持向量机（SVM）简介支持向量机（SVM）是Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种学习方法，近年来在模式识别、回归分析、图像处理和数据挖掘等方面得到了广泛应用。
支持向量机方法根据Vapnik的结构风险最小化原则，尽量提高学习机的泛化能力，即由有限训练样本得到的决策规则，对独立的测试集仍能够得到小的误差。
此外，支持向量机算法是一个凸二次优化问题，能够保证找到的极值解就是全局最优解。
这些特点使支持向量机成为一种优秀的学习算法。
目前在国外，SVM是一个研究的热门，并目已经取得了一些成果。
这一点可以从近几年国外发表的学术论文看出，IEEE Transactions on Neural Networks也已经出版了关于VC理论和SVM方面的专集。
自从90年代初经典SVM的提出，由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果，在机器学习领域受到了广泛的重视。
其理论和应用在横向和纵向上都有了发展。
目前对SVM的理论研究与进展主要包括：模糊支持向量机；最小二乘支持向量机；加权支持向量机；主动学习的支持向量机等。
而对算法的改进主要内容有：降低计算量；自适应算法的研究；噪声数据处理；核函数的构造和参数的选择理论研究；主动学习策略的应用；增量学习等。
虽然SVM方法在理论上具有很突出的优势，但与其理论研究相比，应用研究相对比较落后。
最近几年，应用研究才逐渐地多起来。
在模式识别领域，包括手写体数字识别、人脸检测、语音识别、目标识别、文本分类等方面，取得了一定的成果。
此外，支持向量机具有调节参数少，运算速度快，时间代价小的优点，随着支持向量机理论研究的逐步深入，支持向量机在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等问题上的研究也逐步深入，必将成为各国研究者的研究热点。
基于AdaBoost-SVM的葡萄酒品质分类模型优化设计
基于AdaBoost-SVM的葡萄酒品质分类模型优化设计杨云;卢美静;穆天红【期刊名称】《陕西科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(035)001【摘要】针对传统葡萄酒品质分类中低品质类葡萄酒样本识别率低的问题，提出一种基于集成支持向量机的葡萄酒品质分类优化算法。
首先，通过“一对多”支持向量机实现多分类；其次，把支持向量机作为基分类器，反复训练支持向量机分类样本，通过 AdaBoost得到多个支持向量机基分类器组合的强分类器，运用AdaBoost算法动态调整样本权值，适当提高低品质类样本权重，使低品质类中错判的样本代价增大，从而改进不平衡样本分类性能；最后，以 Wine Quality数据集为研究对象，建立以多分类器优化集成为核心的葡萄酒品质分类模型。
仿真结果表明，与传统的SVM算法相比，所提方法显著提高了低品质类葡萄酒分类精度。
%Focused on the issue that traditional classification algorithms for wine quality clas-sification have a low recognition rate to low-quality wines,an optimization algorithm based on ensemble Support Vector Machine (SVM)was proposed.Firstly,muti-class was accom-plished by 1-against-the rest SVM;Secondly,SVM was repeatedly trained as weaker classifier and a strong classifier was gotten by grouping a number of base classifiers based on SVM. The sample weight were dynamically adj usted by using AdaBoost algorithm,the sample weight of low quality were appropriately increased,and then the cost of misj udge samples was also increased for improving classification performance of unbalanceddatasets;Finally, the wine quality datasets of UCI database was taken as research obj ect,the classification model of wines quality was established that using muti-classifiers optimal integration as the core.The simulation results show that compared with the standard SVM algorithm,classifi-cation accuracy of low quality wine was significantly improved based on AdaBoost-SVM.【总页数】6页(P178-182,187)【作者】杨云;卢美静;穆天红【作者单位】陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安 710021;陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安 710021;青海省农牧业市场信息中心，青海西宁810008【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于AMR的Adaboost-SVM的车型分类方法 [J], 王露茜;王嘉旸;闫天伟2.基于AdaBoost-SVM级联分类器的行人检测 [J], 降爱莲;杨兴彤3.PSO-SVM模型在葡萄酒品质分类中的应用研究 [J], 王海军;乔烨4.一种基于AdaBoost-SVM的流量分类方法 [J], 张震;汪斌强;梁宁宁;程国振5.数字通信中基于Adaboost-SVM分类器的信号调制算法研究 [J], 邹凤娇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于数据挖掘技术的红酒质量评价与等级划分研究
基于数据挖掘技术的红酒质量评价与等级划分研究红酒是一种受到广泛欢迎的酒类，在世界各地都有着众多的酒友和爱好者。
而红酒的品质和等级则成为了关注的重点之一，因为好的红酒能够为人们带来更美好的品尝体验。
然而，传统的红酒评价方式多为人工，时间和成本较高。
近年来，基于数据挖掘技术的红酒质量评价与等级划分研究越来越受到人们的关注。
一、数据挖掘技术与红酒质量评价数据挖掘技术是一种从大量数据中自动发现规律的方法，可以帮助人们快速准确地对红酒进行品质评价。
数据挖掘技术不仅包括了基础的数据统计和分析方法，还包括了人工智能、机器学习和深度学习等高级算法，可以更加准确地对红酒进行评价和分类。
在红酒质量评价中，数据挖掘技术主要通过构建模型实现。
模型的构建包括了特征提取、特征选择、模型训练和模型应用等多个过程。
其中，特征提取是数据挖掘技术的关键。
红酒的特征包括了多种成分和属性，如酒精度、酸度、甜度、色泽、气味等。
在特征提取中，需要选择合适的特征来对红酒进行描述和评价，同时，还需要对特征进行标准化和归一化等预处理操作。
二、基于数据挖掘技术的红酒品质等级划分方法基于数据挖掘技术的红酒品质等级划分方法主要包括了基于聚类的划分和基于分类的划分两种方法。
基于聚类的划分方法是将相似的红酒样本划分在一类中，不同的红酒样本则归为不同的类别。
在聚类过程中，需要选择合适的距离计算方法、聚类算法和聚类评价指标等。
在红酒品质等级划分中，可以选择基于距离的层次聚类或基于密度的DBSCAN聚类等算法来进行。
同时，也需要根据实际情况选择合适的聚类评价指标，如轮廓系数、DB指数等。
基于分类的划分方法是将红酒样本划分到已知的品质等级类别中。
在分类过程中，需要选择合适的分类算法和分类评价指标等。
在红酒品质等级划分中，可以选择k-NN、SVM、决策树等分类算法来进行。
同时，也需要根据实际情况选择合适的分类评价指标，如准确率、召回率、F1值等。
三、基于数据挖掘技术的红酒品质等级划分案例基于数据挖掘技术的红酒品质等级划分已经有一些实际应用案例。
数据挖掘技术与应用：红酒数据SVM分类实训
谢谢
17
数据挖掘技术与应用
红酒数据SVM分类实训
实训目标
1. 理解SVM分类算法的核心步骤。 2. 掌握支持向量机的Python实现。 3. 通过数据集的部分样本训练构造SVM模型并训练。 4. 调用构建好的模型对测试集样本进行预测。
实训环境
1. 使用3.6版本的Python。 2. 使用jupyter notebook或PyCharm2018社区版作为代码
红酒数据SVM分类实现代码
导入数据包
from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets
数据说明
红酒数据共178个样本，代表了红酒的三个档次（ 分别有59，71，48个样本），以及与之对应的13 维的属性数。
编辑器。
3. numpy、pandas、sklearn
实训数据
红酒数据共178个样本，代表了红酒的三个档次（ 分别有59，71，48个样本），以及与之对应的13 维的属性数。
实训内容
1. 导入必要的库。 2. 导入数据集。 3. 获取特征值。 4. 获取标签。 5. 切分数据集合。 6. 创建模型。 7. 训练模型。 8. 输出结果。
导入数据集
wine = datasets.load_wine()
获取特征值
X = wine.data
获取标签
Y _train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3 ,random_state=6)
创建模型
支持向量机-SVM-理论
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
支持向量
非线性SVM分类原理
数学预备知识
数学预备知识
数学预备知识
核与积分变换
数学预备知识
核与积分变换
数学预备知识
核的特征值与特征向量
AX X
数学预备知识
Mercer核 与 Mercer定理
数学预备知识
支持向量机
Support Vector Machines, SVM
主讲人：FHQ
目 录
案例
线性SVM分类原理 非线性SVM分类原理
案
意大利葡萄酒种类识别
案例背景：
例
在意大利同一区域里3种不同品种的葡萄酒，总共有178个样本， 每个样本含有13个化学成分，给出了每个样本的类别。 将这178个样本的50%做为训练集，另50%做为测试集，用训练集 对SVM进行训练可以得到分类模型，再用得到的模型对测试集进行类 别预测。
98
2.98
3.15
1.01
1045
3Байду номын сангаас
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
落在阴影区域内的任意一条直线都可作为决策函数。于是要问：两 个不同的划分直线哪个预测效果更好?众多划分直线中是否有最优选择? 若有，是否唯一?最优划分直线如何寻求? 这一系列问题都可以推广到高维空间，只需要把划分直线替换成划 分超平面就能实现。
2.76
1.04
1.05
1065
1050
1
2
3
4
13.16
14.37
2.36
1.95
Matlab教程课件-SVM支持向量机简介
第一部分 支持向量分类机
1.线性可分问题
代表+1 代表 -1
wT x + b>0
怎样将数据分类？
w Tx + b<0
代表 +1 代表 -1
哪一个“最好”呢？
最大间隔
代表 +1 代表 -1
支持 向量
x
间隔宽度M
x
M (x x )T w 2
w
w
目标1：将所有的点正确分类
wT xi b 1iff yi 1 wT xi b 1iff yi 1
i ,i* 0,i 1,, l
参数由用户给定
第三部分 Libsvm简介
MATLAB自带的svm实现函数是svmtrain和
svmclassify函数，实现C-SVC模型，且仅支持二 分类问题。
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开 发设计的软件。 https://.tw/~cjlin/libsvm/
利用SVM建立分类模型，达到自动分类葡萄酒品 种的目的。
分类问题的数学表示
已知：训练集包含 l 个样本点：
T {( x1, y1 ), , ( xl , yl )}
说明：
xi Rn 是输入向量，其分量称为特征或属性
yi y {1, 2, N} 是输出指标.
问题：对一个新的数据 x ，推断它所对应的输出
b*
yj
l
yii*
(
j
)
jS{ j| j 0}
i1
f (x) (w* )T ( x) b*
l
yii*( xi )T ( x)
yj
l
yii*
(
svm模型python代码
svm模型python代码SVM(Support Vector Machines，支持向量机)是一种分类算法，可以用于处理线性和非线性可分的数据。
在python中，可以使用scikit-learn库来实现SVM模型的训练和预测。
以下是一个简单的SVM模型的python代码，用于分类红酒数据集：```# 导入需要的库import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载红酒数据集wine_data = pd.read_csv('wine.csv')# 列表划分X = wine_data.iloc[:, :-1] # 特征y = wine_data.iloc[:, -1] # 标签# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 训练SVM模型model = SVC(kernel='linear')model.fit(X_train, y_train)# 预测测试集结果y_pred = model.predict(X_test)# 计算准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print('Accuracy:', accuracy)```以上代码首先导入需要的库，然后加载红酒数据集，我们使用pandas库来读取csv文件。
接下来，我们将数据集分为特征和标签，即X和y，并使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。
然后，我们使用SVC函数创建SVM模型并将其拟合到训练数据上。
模式识别
训练ＳＶＭ （训练集）
预测 （测试集）
分类准确率
模型整体流程
葡萄酒种类识别
Matlab 实现
在这178个样本中，其中1--59属于第一类（类别标签为1），60-130属于第二类（类别标签为2），131--178属于第三类（类别标签为 3），现将每个类别分成两组，重新组合数据，一部分做为训练集 （train_wine），一部分做为测试集（test_wine）
葡萄酒种类识别
葡萄酒种类识别
数据的可视化图
葡萄酒种类识别
模型建立
模型建立首先需要从原始数据里把训练集和测试集提取出来， 然后进行一定的预处理（必要的时候还需要进行特征提取），之后 用训练集对SVM进行训练，再用得到的模型来预测测试集的分类标 签，算法流程如图所示
选定训练 集和测试 集
数据预 处理
Libsvm 函数
参数优化
葡萄酒种类识别
数据的来源是UCI数据库，记录的是在意大利同一区域上三 种不同品种的葡萄酒的化学成分分析，数据里含有178个样本， 每个样本含有13个特征分量（化学成分），每个样本的类别标签 已给。将这178个样本的50%做为训练集，另50%做为测试集， 用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型，再用得到的模型对 测试集进行类别标签预测。 wine数据是物理化学相关领域的数据，wine数据记录的是在意大 利某一地区同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析， 数据里含有178个样本分别属于三个类别（类别标签），每个样 本含有13个特征分量（化学成分），如下：⑴Alcohol ⑵Malic acid ⑶ Ash ⑷Alcalinity of ash ⑸Magnesium ⑹Total phenols ⑺Flavanoids ⑻Nonflavanoids phenols ⑼Proanthocyanins ⑽Color intensity ⑾Hue ⑿ OD280/OD315 of diluted wines ⒀Proline
SVM神经网络的数据分类预测--葡萄酒种类识别
SVM神经网络的数据分类预测--葡萄酒种类识别%% SVM神经网络的数据分类预测----意大利葡萄酒种类识别%%% 清空环境变量close all;clear;clc;format compact;%% 数据提取% 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量load chapter12_wine.mat;% 画出测试数据的box可视化图figure;boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories); title('wine数据的box可视化图','FontSize',12);xlabel('属性值','FontSize',12);grid on;% 画出测试数据的分维可视化图figuresubplot(3,5,1);hold onfor run = 1:178plot(run,wine_labels(run),'*');endxlabel('样本','FontSize',10);ylabel('类别标签','FontSize',10);title('class','FontSize',10);for run = 2:14subplot(3,5,run);hold on;str = ['attrib ',num2str(run-1)];for i = 1:178plot(i,wine(i,run-1),'*');endxlabel('样本','FontSize',10);ylabel('属性值','FontSize',10);title(str,'FontSize',10);end% 选定训练集和测试集% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];% 相应的训练集的标签也要分离出来train_wine_labels =[wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)];% 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];% 相应的测试集的标签也要分离出来test_wine_labels =[wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178) ];%% 数据预处理% 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间[mtrain,ntrain] = size(train_wine);[mtest,ntest] = size(test_wine);dataset = [train_wine;test_wine];% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数[dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1);dataset_scale = dataset_scale';train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:);test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );%% SVM网络训练model = svmtrain(train_wine_labels, train_wine, '-c 2 -g 1');%% SVM网络预测[predict_label, accuracy] = svmpredict(test_wine_labels, test_wine, model);%% 结果分析% 测试集的实际分类和预测分类图% 通过图可以看出只有一个测试样本是被错分的figure;hold on;plot(test_wine_labels,'o');plot(predict_label,'r*');xlabel('测试集样本','FontSize',12);ylabel('类别标签','FontSize',12);legend('实际测试集分类','预测测试集分类');title('测试集的实际分类和预测分类图','FontSize',12); grid on;。
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。
现代机器学习理论大作业
现代机器学习理论大作业题目：葡萄酒的种类识别----基于支持向量机（SVM ）的数据分类预测学院：_________________姓名：_________________学号：_________________现代机器学习理论》葡萄酒的种类识别-- 基于支持向量机（SVM ）的数据分类预测一、理论知识1、支持向量机（SVM ）简介支持向量机（SVM ）是Vapnik 等人根据统计学习理论提出的一种学习方法，近年来在模式识别、回归分析、图像处理和数据挖掘等方面得到了广泛应用。
支持向量机方法根据Vapnik 的结构风险最小化原则，尽量提高学习机的泛化能力，即由有限训练样本得到的决策规则，对独立的测试集仍能够得到小的误差。
此外，支持向量机算法是一个凸二次优化问题，能够保证找到的极值解就是全局最优解。
这些特点使支持向量机成为一种优秀的学习算法。
目前在国外，SVM 是一个研究的热门，并目已经取得了一些成果。
这一点可以从近几年国外发表的学术论文看出，IEEE Transactions on Neural Networks 也已经出版了关于VC 理论和SVM 方面的专集。
自从90 年代初经典SVM 的提出，由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果，在机器学习领域受到了广泛的重视。
其理论和应用在横向和纵向上都有了发展。
目前对SVM 的理论研究与进展主要包括：模糊支持向量机；最小二乘支持向量机；加权支持向量机；主动学习的支持向量机等。
而对算法的改进主要内容有：降低计算量；自适应算法的研究；噪声数据处理；核函数的构造和参数的选择理论研究；主动学习策略的应用；增量学习等。
虽然SVM 方法在理论上具有很突出的优势，但与其理论研究相比，应用研究相对比较落后。
最近几年，应用研究才逐渐地多起来。
在模式识别领域，包括手写体数字识别、人脸检测、语音识别、目标识别、文本分类等方面，取得了一定的成果。
此外，支持向量机具有调节参数少，运算速度快，时间代价小的优点，随着支持向量机理论研究的逐步深入，支持向量机在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等问题上的研究也逐步深入，必将成为各国研究者的研究热点。
基于PCA和PSO-SVM在葡萄酒分类中的应用研究
基于PCA和PSO-SVM在葡萄酒分类中的应用研究
徐小华;全晓松;张子锋;胡晓飞
【期刊名称】《云南民族大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2014(023)006
【摘要】针对葡萄酒的物理化学成分冗余数据,提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群优化—支持向量机(PSO-SVM)的模型用于葡萄酒的分类.首先,对葡萄酒的物理化学成分进行主成分分析,提取主要影响因素,减少输入维数,再利用粒子群优算法寻找支持向量机的最佳参数,并用支持向量机完成对训练集样本的学习和测试集样本的预测分类.结果表明,该模型与其他模型相比较,具有较高的准确性,有一定的适用价值.
【总页数】4页(P456-459)
【作者】徐小华;全晓松;张子锋;胡晓飞
【作者单位】昭通学院信息科学与技术学院,云南昭通657000;昭通学院信息科学与技术学院,云南昭通657000;昭通学院信息科学与技术学院,云南昭通657000;昭通学院数学与统计学院,云南昭通657000
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于PCA和PSO-SVM的手写数字识别应用研究 [J], 张校非;白艳萍;郝岩
2.基于PCA和PSO-SVM的手写数字识别应用研究 [J], 张校非;白艳萍;郝岩
3.PSO-SVM模型在葡萄酒品质分类中的应用研究 [J], 王海军;乔烨
4.基于箱线图法的PSO-SVM在小麦种子分类中的应用研究 [J], 代斌
5.基于PCA融合PSO-SVM的运动想象脑电信号分类方法 [J], 黄旭彬;梁树杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于神经网络的葡萄酒分类预测
案例现场
基于神经网络的葡萄酒分类预测 时间：2012年08月15日 19:30-20:30
• 案例描述
• 建模算法
• 建模流程
• 在线建模
• 学习资源
•案例描述 本案例通过分析酒类化学成分的含量对葡萄酒进行分类。 这些数据来自意大利同一地区不同种植园的3种葡萄酒的
• 学习资源
•建模流程
方案管理
开始 打 开 已 建 方 案 刷 新 数 据 列 表
数据管理
分类与回归
从菜单中选择 分类与回归算法 > 回归分析 > BP神经网络 > FNN神经网 络 > 支持向量机 > …...
是否新 建方案 是 选择应用类别
否
选择训练样本 参数设置 交叉验证
输 入 方 案 名 称
(mg/L) 、原花色素类(mg/L) 、脯氨酸(mg/L)
• 案例描述
• 建模算法
• 建模流程
• 在线建模
• 学习资源
•建模算法
误差反向传播算法(Back-propagation，简称BP 算法)是当前前馈神经网络训练中应用最多的算 法。
•建模算法
• 案例描述
• 建模算法
• 建模流程
• 在线建模
成分分析样本。容量为178，共有13个属性，分别为酒精
度、灰分及其碱度、Mg含量(mg/L ) 、酒的色度、色调、 经稀释后的吸光度比值OD280 /OD315 (OD280 /OD315 of diluted wine) 、以及下列成分在葡萄酒中的浓度:苹果 酸( g/L ) 、酚类(mg/L) 、黄烷类(mg/L) 、非黄烷类
模型训练
•建Hale Waihona Puke 流程模型验证•建模流程
数据导入与预处理 实验十
信息工程学院《数据导入与预处理》课程实验报告实验十实验名称：构建基于wine数据集的SVM分类模型实验性质：设计信息工程学院《编译原理》课程实验报告# 3、使用离差标准化方法标准化wine数据集；from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerwine_trainStd=MinMaxScaler().fit(wine_data_train).transform(wine_data_train)#对wine_data生成离差标准化的方法wine_testStd=MinMaxScaler().fit(wine_data_test).transform(wine_data_test)#对wine_data生成离差标准化的方法# 4、构建SVM模型，并预测测试集结果；svm = SVC().fit(wine_trainStd,wine_target_train)print('建立的SVM模型为：\n',svm)wine_target_pred = svm.predict(wine_testStd)print('预测前20个结果为：\n',wine_target_pred[:20])## 求出预测和真实一样的数目true = np.sum(wine_target_pred == wine_target_test )print('预测对的结果数目为：', true)print('预测错的的结果数目为：', wine_target_test.shape[0]-true)print('预测结果准确率为：', true/wine_target_test.shape[0])# 5、打印（输出）分类报告，评价分类模型性能；。
from sklearn.metrics import classification_reportprint('使用SVM预测iris数据的分类报告为：','\n',classification_report(wine_target_test,wine_target_pred))五、实验总结主要还是对svc的熟悉。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
%% SVM神经网络的数据分类预测----意大利葡萄酒种类识别
%
%% 清空环境变量
close all;
clear;
clc;
format compact;
%% 数据提取
% 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量
load chapter12_wine.mat;
% 画出测试数据的box可视化图
figure;
boxplot(wine,'orientation','horizontal','labels',categories); title('wine数据的box可视化图','FontSize',12);
xlabel('属性值','FontSize',12);
grid on;
% 画出测试数据的分维可视化图
figure
subplot(3,5,1);
hold on
for run = 1:178
plot(run,wine_labels(run),'*');
end
xlabel('样本','FontSize',10);
ylabel('类别标签','FontSize',10);
title('class','FontSize',10);
for run = 2:14
subplot(3,5,run);
hold on;
str = ['attrib ',num2str(run-1)];
for i = 1:178
plot(i,wine(i,run-1),'*');
end
xlabel('样本','FontSize',10);
ylabel('属性值','FontSize',10);
title(str,'FontSize',10);
end
% 选定训练集和测试集
% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集
train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];
% 相应的训练集的标签也要分离出来
train_wine_labels =
[wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)];
% 将第一类的31-59,第二类的96-130,第三类的154-178做为测试集
test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];
% 相应的测试集的标签也要分离出来
test_wine_labels =
[wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)];
%% 数据预处理
% 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间
[mtrain,ntrain] = size(train_wine);
[mtest,ntest] = size(test_wine);
dataset = [train_wine;test_wine];
% mapminmax为MATLAB自带的归一化函数
[dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1);
dataset_scale = dataset_scale';
train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:);
test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );
%% SVM网络训练
model = svmtrain(train_wine_labels, train_wine, '-c 2 -g 1');
%% SVM网络预测
[predict_label, accuracy] = svmpredict(test_wine_labels, test_wine, model);
%% 结果分析
% 测试集的实际分类和预测分类图
% 通过图可以看出只有一个测试样本是被错分的
figure;
hold on;
plot(test_wine_labels,'o');
plot(predict_label,'r*');
xlabel('测试集样本','FontSize',12);
ylabel('类别标签','FontSize',12);
legend('实际测试集分类','预测测试集分类');
title('测试集的实际分类和预测分类图','FontSize',12); grid on;。