数据处理 样本数据描述 样本数据集是double类型的178 * 14矩阵,第一列表示酒所属类别,后面13列分别表示当前样本的13个属性: 1) Alcohol 2) Malic acid 3) Ash 4) Alcalinity of ash ...
. 原始数据分析 测试数据为:wine data set,储存在chapter WineClass.mat。classnumer wine,记录了 个样本的 个属性 wine labels. ,记录了 个样本的各自类别标签。 数据的可视化: 个指标的属性值即数据的箱式图 数据的分维可视化图。 画出测试数据的分维可视化图 figure subplot , , hold on for run : p ...
2018-08-18 19:28 0 2159 推荐指数:
数据处理 样本数据描述 样本数据集是double类型的178 * 14矩阵,第一列表示酒所属类别,后面13列分别表示当前样本的13个属性: 1) Alcohol 2) Malic acid 3) Ash 4) Alcalinity of ash ...
数据集来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality 引用说明 P. Cortez, A. Cerdeira, F. Almeida, T ...
在本次分析中,我使用了随机森林回归,并涉及数据标准化和超参数调优。在这里,我使用随机森林分类器,对好酒和不太好的酒进行二元分类。 首先导入数据包: 导入数据: 注释: fixed acidity:非挥发性酸 volatile ...
目录 线性判别分析(LDA)数据降维及案例实战 一、LDA是什么 二、计算散布矩阵 三、线性判别式及特征选择 四、样本数据降维投影 五、完整代码 结语 ...
导读:ML.NET系列文章 本文将基于ML.NET v0.2预览版,介绍机器学习中的分类和回归两个重要概念,并实现白葡萄酒品质预测。 本系列前面的文章也提到了一些,经典的机器学习最主要的特点就是模拟,具体来说就是定义出一个y=f(x)函数,x就是我们定义的特征值(它可能是一个/组标量,也可能是 ...
目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1、认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2、提取主成分 3、主成分方差可视化 4、特征变换 5、数据分类结果 6、完整代码 总结: 1、认识PCA (1)简介 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=22492 原文出处:拓端数据部落公众号 我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。 数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框;vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行 ...
摘要 本例为演示数据分析的流程和对概率论和数理统计基础知识的应用,使用Python的pandas和statmodels生成标准的描述性统计量和模型,对数据集进行探索和摘要分析,并利用多元线性回归进行回归分析。 本例以葡萄酒类型为标签,分为白葡萄酒和红葡萄酒。比较这两种葡萄酒的差别并选取葡萄酒 ...