关于wine数据集的R语言数据分析报告.doc

简介：
本报告使用R语言对Wine数据集进行了全面分析，涵盖了描述性统计、特征重要性评估及多元数据可视化等方面，旨在揭示不同葡萄酒品种间的显著差异。 《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 **摘要** 本段落对wine数据集进行了数据分析，涵盖了从大量数据中自动搜索隐藏的特殊关系信息的过程。在大数据时代背景下，如何高效地从海量数据中挖掘出有用的信息成为了一个热门话题。通过回顾和应用《数据挖掘》课程的内容，将决策树、支持向量机及聚类等常用方法应用于wine数据集的具体任务，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 --- ### 引言 数据挖掘是指从大量数据中自动搜索隐藏的特殊关系信息的过程。在大数据时代，如何高效地从中提取有用的信息是当前研究的重点之一。本段落通过回顾和应用《数据挖掘》课程的内容，在实际的数据集上进行了模型的应用，并取得了较好的效果。 本次实验选择的数据集为Wine Quality中的白葡萄酒样本，共有4898条记录，每一条包含12个属性：固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖量、氯化物含量等。其中，“quality”是输出变量，代表酒的质量等级。 ### 数据探索性分析 #### 1. 数据概况 使用RStudio软件读取数据集，并通过summary命令进行概括描述，如图一所示。该过程展示了各个属性的平均值、中位数、最大最小值等统计信息。 （注：此处“图一”指代原报告中的相关部分） #### 2. 变量分布 利用hist()函数绘制各变量直方图，直观展示其分布情况。（见图二） （注：“图二”同上说明） #### 3. 离群点分析 箱形图用于可视化离群值的检测。通过shapiro test检验发现所有特征均不符合正态分布，并且存在较多异常数据。 （注：此处“图三”指代原报告中的相关部分） #### 4. 缺失值分析 经检查，wine数据集中没有缺失值。 #### 5. 相关性分析 通过计算协方差矩阵来表示变量间的关系。结果表明，模型的分类精度较低，并且观察到大量离群点的存在可能影响了预测效果。 （注：此处“表二”指代原报告中的相关部分） ### 模型应用与比较 在进行数据探索性分析的基础上，本段落采用了决策树、支持向量机以及1-近邻模型来进行分类预测，并通过测试集的正确率和MAE指标进行了对比。结果显示，在克服离群点影响方面，1-近邻方法表现较好。 （注：“表三”指代原报告中的相关部分）