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CSCI-348-Final-Project: 利用Wine数据集和TensorFlow进行葡萄酒质量预测

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本项目使用TensorFlow框架和Wine数据集，旨在构建机器学习模型以预测葡萄酒的质量。通过深度分析化学成分与评分之间的关系，优化了葡萄酒品质的预测准确率。 CSCI-348最终项目使用Wine数据集实现Tensorflow进行葡萄酒质量预测。

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  • CSCI-348-Final-Project: 利用Wine数据集和TensorFlow进行葡萄酒质量预测
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    本项目使用TensorFlow框架和Wine数据集，旨在构建机器学习模型以预测葡萄酒的质量。通过深度分析化学成分与评分之间的关系，优化了葡萄酒品质的预测准确率。 CSCI-348最终项目使用Wine数据集实现Tensorflow进行葡萄酒质量预测。
     
  • 葡萄酒预测数据集: wine
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    《葡萄酒预测数据集》包含了多种葡萄品种酿制的红酒化学成分信息，旨在通过分析酒精含量、酸度等特征来预测其品质等级。 对Kaggle上的葡萄酒品质预测数据集进行建模。
     
  • 葡萄酒质量预测:wine-quality数据分析
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    本项目聚焦于葡萄酒质量预测，通过分析wine-quality数据集，探索影响葡萄酒品质的关键因素，并建立预测模型。 预测葡萄酒质量的相关说明请参见文档winequality/。以下是相关文件的列表： - pca_red.r：红葡萄酒PCA图 - pca_white.r：白葡萄酒PCA图 - red.m：红葡萄酒图表 - white.m：白葡萄酒图表 - wine.m：用于red.m和white.m脚本的绘图脚本
     
  • 利用UCI葡萄酒数据集进行葡萄酒分类和产地预测（MATLAB）
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    本研究运用MATLAB分析UCI葡萄酒数据集，旨在通过机器学习模型实现对葡萄酒种类及原产地的精准分类与预测。 在基于UCI葡萄酒数据集的机器学习项目中，目标是通过训练模型来进行葡萄酒分类及产地预测。该数据集包含178组样本数据，每个样本代表一种葡萄酒，并且这些葡萄酒来源于三个不同的产地。每组数据包括一个产地标签和13种化学元素含量的信息。 为了实现这一目标，首先将整个样本集合随机分为训练集与测试集。然后使用PCA+Kmeans、PCA+LVQ以及BP神经网络等方法进行模型的构建和验证，并且这些方法在预测葡萄酒产地时都能达到约95%的准确率。 以下是用于执行k-means聚类算法的部分代码： ```matlab function [center, flag, Cu, cnt] = Kmeans(data, N, center_init, option) % k-means 聚类实现函数 % % 输入参数: % data: 样本集 % N: 需要聚成的类别数目 % center_init: 初始均值向量（若未提供，则随机初始化） % 输出参数: % center: 最终更新得到的均值向量 % flag: 每个样本所属类别的标识 % Cu: 各聚类中的成员集合 % cnt: 均值迭代次数 [m, n] = size(data); % 获取数据集维度信息（行数为样本数量，列数为特征数目） flag = zeros(m, 1); % 初始化类别标识向量 Cu = cell(1, N); % 初始化聚类结果容器 cnt = 0; % 迭代次数计数器初始化 ``` 这段代码实现了k-means算法的核心部分，包括数据集的预处理、迭代更新步骤以及输出变量的定义。
     
  • 葡萄酒数据集（Wine）
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    简介：葡萄酒数据集包含了多种葡萄酒的化学分析结果，涉及酒精含量、酸度等13种成分指标，用于分类不同品种的葡萄酒。 葡萄酒数据集的基于Wine数据集的数据分析报告及R语言实验结果文档。
     
  • 红葡萄酒质量预测项目-源码：Red-Wine-Quality-Predictor
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    本项目旨在通过机器学习模型对红葡萄酒的质量进行预测。通过对化学成分等特征的数据分析，优化算法以提升预测准确性，为酒品评估提供科学依据。代码开源共享，便于研究与应用。 红葡萄酒质量预测器是一个用于预测红葡萄酒质量的项目。
     
  • 红葡萄酒数据集winequality-red.csv及白葡萄酒数据集winequality-white.csv，Wine Quality...
    优质
    该数据集包含红酒和白酒的质量评估信息，包括pH值、酒精含量等化学指标。通过分析，可探究影响酒类质量的关键因素。 包含两个数据集：红葡萄酒数据集winequality-red.csv和白葡萄酒数据集winequality-white.csv，涉及来自葡萄牙北部的红色和白色vinho verde葡萄酒样本。目标是根据物理化学测试对葡萄酒质量进行建模。
     
  • Python葡萄酒质量数据分析与预测
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    本项目运用Python进行葡萄酒质量的数据分析与模型构建，旨在通过机器学习技术预测葡萄酒的质量等级，探索影响酒质的关键因素。 两个数据集包含两种不同葡萄酒（红葡萄酒和白葡萄酒）的两类特性：理化特性和感官特性。产品名为Vinho Verde。这些数据来自UCI机器学习库。 数据集中共有1599个红葡萄酒样本和4898个白葡萄酒样本。每个酒样（行）具有以下特征（列）： - 1. 固定酸度 - 2. 挥发性
     
  • wine数据集（UCI）葡萄酒数据分析集
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    Wine数据集是由UCI机器学习库提供的一个分类任务的数据集合，包含178个酒样本，每个样本有13个数值型特征属性，用于分析和鉴别不同种类的葡萄酒。 Wine葡萄酒数据集是一个公开的数据集，来源于UCI数据库。该数据集中包含了对意大利同一地区种植的三种不同品种葡萄所酿制的葡萄酒进行化学分析的结果。这些结果记录了每种酒中13种不同的成分的数量，并且共有178个样本。整个数据集包含14列：第一列为类别标识符，分别用数字1、2和3表示三个不同的葡萄酒分类；其余13列表示每个样品的相应属性值。 这13项具体属性包括： - 酒精含量 - 苹果酸浓度 - 灰分总量 - 碱性灰分量 - 镁元素含量 - 总酚类物质量 - 黄酮类化合物含量 - 非黄烷类酚类物质量 - 原花色素含量 - 色度强度 - 褐色色调值 - 稀释葡萄酒的光密度比(OD280/OD315) - 肽氨酸浓度 这些数据可用于进行数据分析和挖掘研究。