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葡萄酒数据集，以csv或data两种格式提供。

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简介：
本数据集涵盖了葡萄酒数据集，该数据集包含了三种不同类型的葡萄酒类别，总共有178个样本，每个样本都详细记录了13个特征。这些特征包括：酒精含量、苹果酸含量、总酸含量、灰分含量、碱性含量、镁含量、总酚类含量、黄酮类含量、非淀粉酚类含量、原花青素含量、颜色强度、色调以及稀释后的葡萄酒的OD280/OD315值，以及脯氨酸含量。

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  • 葡萄酒数据集（CSV和data格式）
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    本数据集包含详细的葡萄酒信息，涵盖不同品种与产区。以CSV及自定义data格式提供，便于研究与分析酒精浓度、酸度等化学成分及其对风味的影响。 本数据集为wine数据集，包含三类葡萄酒的样本共178个。每个样本有13个特征：酒精含量、苹果酸、艾熙（乳酸菌代谢产物）、灰分、碱性氮素、镁、总酚类物质、黄酮类物质、非淀粉酚类物质、原花青素、颜色强度、色调以及稀释葡萄酒的OD280/OD315比值和脯氨酸含量。
     
  • 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
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    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
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    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。
     
  • Iris、葡萄酒和种子数据集
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    本文探讨了Iris花卉、葡萄酒品质及种子三类经典机器学习数据集，分析其特点与应用价值，为数据分析与模型训练提供参考。 数据集文件都是CSV格式的。鸢尾花卉数据集（Iris）可用于分类；葡萄酒数据集（Wine）可用作分析；小麦种子数据集（Seeds）则适用于聚类分析。
     
  • 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。