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葡萄酒数据集的PCA案例(zip文件)。

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简介：
葡萄酒数据集“wine.data”被广泛应用于机器学习领域，它被视为一个经典的主成分分析（PCA）案例。原始数据集包含124行13列的特征，经过PCA的特征提取和变换后，数据量减少为124行2维，这为机器学习中的特征提取提供了宝贵的实践数据集。

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  • 葡萄酒数据集PCA分析实例.zip
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    本资料提供了一个关于葡萄酒的数据集，并通过PCA（主成分分析）方法进行数据分析的详细案例研究。非常适合学习如何应用PCA来简化和理解多变量数据集。 wine.data是葡萄酒数据集，在机器学习领域常作为PCA（主成分分析）的经典案例使用。原始数据维度为124*13，经过PCA特征提取后变换为124*2维的数据集，展示了如何通过降维技术进行有效的特征提取和处理。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    葡萄酒数据集包含多种类型葡萄酒（如红葡萄酒、白葡萄酒）的化学特征和属性信息，用于分析葡萄酒品质及相关研究。 UCI标准数据集中的Wine数据集可用于数据分析或机器学习。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    简介：葡萄酒数据集包含多种葡萄酒的化学分析结果，涵盖酒精含量、酸度等特征值，旨在支持分类模型训练及品质评估研究。 压缩文件包含有winequality-red和winequality-white数据集。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    葡萄酒数据集包含了多种葡萄酒的各项化学成分信息及其类型标签，广泛应用于机器学习和数据分析领域。 用于聚类分析的工具能够评估聚类算法的性能，在数据挖掘领域非常有用。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    葡萄酒数据集包含了各种葡萄酒的详细信息，如化学成分和品质等级，广泛应用于机器学习领域的分类与回归分析。 这个数据集包含1599个样本，每个样本包括红酒的11项理化性质及其品质评分（范围从0到10）。
     
  • 葡萄酒数据集
    优质
    葡萄酒数据集是一系列记录了各类葡萄酒化学成分的数据集合，用于分析和区分不同种类葡萄酒的特点。 该数据集包含3个类别，共有178个样本，每个样本具有13个特征。这段描述已经超过了50字节的要求。
     
  • wine.csv葡萄酒数据集
    优质
    wine.csv 葡萄酒数据集包含多种类型葡萄酒的化学分析结果，涵盖酒精含量、酸度等13个变量，广泛应用于机器学习分类算法中。 UCI网站上的机器学习样本数据集包含了13个不同的特征，对178个葡萄酒数据样本的化学特性进行了描述，并以CSV表格的形式呈现。
     
  • 葡萄酒数据库集
    优质
    《葡萄酒数据库集》是一部全面收录世界各地葡萄酒信息的专业资料库，涵盖品种、产地、年份及品鉴记录等详尽数据。 葡萄酒数据集用于二元分类任务，包含130个样本，其中正负类样本分别为59个和71个。该数据集将被用来验证支持向量机（SVM）和贝叶斯等算法的性能。
     
  • 葡萄酒数据集（Wine）
    优质
    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。
     
  • 葡萄酒数据库集
    优质
    《葡萄酒数据库集》是一部全面收录世界各地葡萄酒信息的专业资料库，涵盖品种、产地、年份及品鉴记录等详尽数据。 葡萄酒数据集是一个公开的数据集合，来自UCI数据库。这些数据是对意大利同一地区种植的三种不同品种的葡萄酒进行化学分析的结果。该分析确定了每种葡萄酒中包含的13种成分的数量。 此数据集中共有178个样本，并分为三个类别。每个样本包括一个类标识符（用数字1、2和3表示）以及描述其化学特性的13个属性值，这使得总共为14列的数据表单。这些特性分别代表了酒精含量、苹果酸、灰分及其碱度、镁元素的量、总酚类物质数量、黄酮化合物浓度等。 数据集中的样本分布如下：第一类别包含59个样本；第二类别有71个样本；第三类别则由48个样本组成。