基于神经网络的葡萄酒分类预测

(mg/L) 、原花色素类(mg/L) 、脯氨酸(mg/L)
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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。
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方案源自文库理
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
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
指 定 应 用 类 别 确定
输 入 方 案 描 述
选 择 数 据 文 件
上 传 数 据 文 件
模型训练 模型验证
模型评估 样本数据准备 结束
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样本数据
建立方案
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导入数据
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选择算法
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算法中导数据
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参数设置
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交叉验证
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模型验证
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误差分析
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模型预测
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数据挖掘及相关知识学习，可以看看以下论坛值 智能中国网：http://www.5iai.com 数据挖掘研究：http://bbs.chinakdd.com/forum.php 数据熊猫论坛:www.datapanda.net Matlab技术论坛：http://www.matlabsky.com/forum.php
数据挖掘技术及应用系列培训讲座
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
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•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