SVM神经网络的数据分类预测-意大利葡萄酒种类识别
python葡萄酒质量数据分类与回归
python葡萄酒质量数据分类与回归Python葡萄酒质量数据分类与回归在现代社会中，数据分析和机器学习已经成为了非常热门的话题。
Python作为一种强大的编程语言，在数据分析和机器学习方面也有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用Python对葡萄酒质量数据进行分类和回归分析。
1. 数据集介绍本文使用的数据集是UCI Machine Learning Repository中的葡萄酒质量数据集。
该数据集包含了红葡萄酒和白葡萄酒的各种化学成分以及葡萄酒的质量评分。
该数据集共有1599个样本，其中红葡萄酒样本数量为1599个，白葡萄酒样本数量为4898个。
2. 数据预处理在进行机器学习任务之前，我们需要对数据进行预处理，以便更好地进行后续的分析。
首先，我们需要将数据集分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
其次，我们需要对数据进行标准化处理。
标准化处理可以使得数据的均值为0，方差为1，这样可以避免不同特征之间的数量级差异对模型的影响。
最后，我们需要对数据进行特征选择。
特征选择可以去除不相关或冗余的特征，从而提高模型的性能。
3. 分类任务在分类任务中，我们需要将葡萄酒分为好酒和差酒两类。
根据数据集中的质量评分，我们可以将质量评分大于等于7的葡萄酒定义为好酒，将质量评分小于7的葡萄酒定义为差酒。
在进行分类任务之前，我们需要选择合适的分类算法。
本文选择了支持向量机（SVM）算法进行分类。
SVM算法是一种非常优秀的分类算法，在处理高维数据和小样本数据方面有着很好的表现。
使用Python中的sklearn库，我们可以轻松地实现SVM算法。
首先，我们需要对训练集进行训练，然后使用测试集进行测试。
最后，我们可以计算模型的准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。
4. 回归任务在回归任务中，我们需要预测葡萄酒的质量评分。
同样地，我们需要选择合适的回归算法。
本文选择了多元线性回归算法进行回归分析。
SVM支持向量机简介
分类问题的数学表示
已知：训练集包含 l 个样本点：
T {( x1, y1 ),L , ( xl , yl )}
说明：
xi Rn 是输入向量，其分量称为特征或属性
yi y {1, 2,L N} 是输出指标.
问题：对一个新的数据 x ，推断它所对应的输出
利用SVM建立的回归模型对开盘指数进行预测。
回归问题的数学表示
已知：训练集包含 l 个样本点：
说明：
T {( x1, y1 ),L , ( xl , yl )}
xi Rn 是输入向量，其分量称为特征或属性
yi R 是输出数值.
问题：对一个新的数据 x ，推断它所对应的输出 y ?
l i 1
(i
i* )
s.t. (wT xi ) b yi i ,i 1, , l
yi ((wT xi ) b) i*,i 1, , l
i ,i* 0,i 1, , l
参数由用户给定
第三部分 Libsvm简介
MATLAB自带的svm实现函数是svmtrain和
svmclassify函数，实现C-SVC模型，且仅支持二 分类问题。
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开 发设计的软件。 https://.tw/~cjlin/libsvm/
libsvm工具箱有C-SVC, -SVC, -SVR, -SVR等多 种模型可供使用。 libsvm采用OvO算法支持多分类 问题。
tanh( x)
ex ex
ex ex
-SVC
【python数据挖掘课程】二十七.基于SVM分类器的红酒数据分析一.SVM基础概念二.S。。。
【python数据挖掘课程】⼆⼗七.基于SVM分类器的红酒数据分析⼀.SVM基础概念⼆.S。
这是《Python数据挖掘课程》系列⽂章，前⾯很多⽂章都讲解了分类、聚类算法，这篇⽂章主要讲解SVM分类算法，同时讲解如何读取TXT ⽂件数据并进⾏数据分析及评价的过程。
⽂章⽐较基础，希望对你有所帮助，提供些思路，也是⾃⼰教学的内容。
推荐⼤家购买作者新书《Python⽹络数据爬取及分析从⼊门到精通（分析篇）》，如果⽂章中存在错误或不⾜之处，还请海涵。
⽬录：⼀.SVM基础概念⼆.SVM基本使⽤⽅法三.TXT红酒数据集预处理四.SVM分析红酒数据五.代码优化五年来写了314篇博客，12个专栏，是真的热爱分享，热爱CSDN这个平台，也想帮助更多的⼈，专栏包括Python、数据挖掘、⽹络爬⾍、图像处理、C#、Android等。
现在也当了两年⽼师，更是觉得有义务教好每⼀个学⽣，让贵州学⼦好好写点代码，学点技术，"师者，传到授业解惑也"，提前祝⼤家新年快乐。
2019我们携⼿共进，为爱⽽⽣。
前⽂参考：⼀.SVM基础概念⽀持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是常见的⼀种判别⽅法。
在机器学习领域，是⼀个有监督的学习模型，通常⽤来进⾏模式识别、分类以及回归分析。
该算法的最⼤特点是根据结构风险最⼩化准则，以最⼤化分类间隔构造最优分类超平⾯来提⾼学习机的泛化能⼒，较好地解决了⾮线性、⾼维数、局部极⼩点等问题。
由于作者数学推算能⼒不太好，同时SVM原理也⽐较复杂，所以SVM算法基础知识推荐⼤家阅读CSDN博客著名算法⼤神“JULY”的⽂章《⽀持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）》，这篇⽂章由浅⼊深的讲解了SVM算法，⽽本⼩节作者主要讲解SVM的⽤法。
SVM分类算法的核⼼思想是通过建⽴某种核函数，将数据在⾼维寻找⼀个满⾜分类要求的超平⾯，使训练集中的点距离分类⾯尽可能的远，即寻找⼀个分类⾯使得其两侧的空⽩区域最⼤。
现代机器学习理论大作业
现代机器学习理论大作业题目：葡萄酒的种类识别---- 基于支持向量机（SVM）的数据分类预测学院：姓名：学号：《现代机器学习理论》葡萄酒的种类识别---- 基于支持向量机（SVM）的数据分类预测一、理论知识1、支持向量机（SVM）简介支持向量机（SVM）是Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种学习方法，近年来在模式识别、回归分析、图像处理和数据挖掘等方面得到了广泛应用。
支持向量机方法根据Vapnik的结构风险最小化原则，尽量提高学习机的泛化能力，即由有限训练样本得到的决策规则，对独立的测试集仍能够得到小的误差。
此外，支持向量机算法是一个凸二次优化问题，能够保证找到的极值解就是全局最优解。
这些特点使支持向量机成为一种优秀的学习算法。
目前在国外，SVM是一个研究的热门，并目已经取得了一些成果。
这一点可以从近几年国外发表的学术论文看出，IEEE Transactions on Neural Networks也已经出版了关于VC理论和SVM方面的专集。
自从90年代初经典SVM的提出，由于其完整的理论框架和在实际应用中取得的很多好的效果，在机器学习领域受到了广泛的重视。
其理论和应用在横向和纵向上都有了发展。
目前对SVM的理论研究与进展主要包括：模糊支持向量机；最小二乘支持向量机；加权支持向量机；主动学习的支持向量机等。
而对算法的改进主要内容有：降低计算量；自适应算法的研究；噪声数据处理；核函数的构造和参数的选择理论研究；主动学习策略的应用；增量学习等。
虽然SVM方法在理论上具有很突出的优势，但与其理论研究相比，应用研究相对比较落后。
最近几年，应用研究才逐渐地多起来。
在模式识别领域，包括手写体数字识别、人脸检测、语音识别、目标识别、文本分类等方面，取得了一定的成果。
此外，支持向量机具有调节参数少，运算速度快，时间代价小的优点，随着支持向量机理论研究的逐步深入，支持向量机在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等问题上的研究也逐步深入，必将成为各国研究者的研究热点。
葡萄酒种类识别的支持向量机方法实现开题报告
电气信息工程学院毕业设计（论文）开题报告课题名称：葡萄酒种类识别的支持向量机方法实现专业：电子信息科学与技术姓名：班级学号：指导教师：二○一四年四月一日一、选题的意义及背景概况1.课题的意义随着科技的进步和社会生活水平的提高，在食品工业、环境监测、医疗诊断、海关检查等方面，人们越来越多地开始对特定气味的物体进行检测。
在工业领域对有毒气体进行检测，人们常常利用气象色谱法进行组成和浓度分析，但是这些分析用到的仪器成本高，同时常常需要复杂的数学换算。
在对香料、食品、酒类、咖啡等物品进行检验时，大多数时候是依靠人类的嗅觉进行评价的，但是，这种方法主观性强，时间和费用消耗较大，鉴别结果往往受到人的经验、身体状况、情绪等外界因素影响，准确性难以保证。
质检部门有时也用到化学分析法及物理化学分析法对当天生产的成品进行抽样检测来控制质量，化学分析步骤繁琐，实时性差，而物理化学分析需要比较贵重的仪器 (如液相色谱仪) ，并且对样品的提取、制备和仪器操作技术要求都较高，不适应快速分析的需要。
另外，用化学成分分析的方法来鉴别酒类质量也是比较困难的，因为影响酒类质量的化学成分较多 (如酒的香气质量就是多种致香成分的综合反映) ，完全测出这些成分不仅非常复杂，还要花费很多时间和费用，而且，有些成分含量极微，测试非常困难。
因此，探求一种客观准确的嗅觉鉴别方法来替代人工气味鉴别和分析化学仪器是人们多年的期望。
医学研究表明葡萄酒中蕴藏了多种氨基酸、矿物质和维生素，这些物质都是人体必须补充和吸收的营养品。
目前，已知的葡萄酒中含有的对人体有益的成分大约就有600种。
因此每天饮用适量的葡萄酒，可以起到延缓衰老，预防心脑血管病，预防癌症美容养颜的作用。
市场上所销售的葡萄酒价格幅度很大，从几十到上千都有，葡萄酒的等级划分成为研究葡萄酒的一个重要领域。
目前葡萄酒的等级划分仍然是感官评定的方法，即使再好的鉴别师，于仅凭个人经验，多少会带一些偶然性。
基于数据挖掘技术的红酒质量评价与等级划分研究
基于数据挖掘技术的红酒质量评价与等级划分研究红酒是一种受到广泛欢迎的酒类，在世界各地都有着众多的酒友和爱好者。
而红酒的品质和等级则成为了关注的重点之一，因为好的红酒能够为人们带来更美好的品尝体验。
然而，传统的红酒评价方式多为人工，时间和成本较高。
近年来，基于数据挖掘技术的红酒质量评价与等级划分研究越来越受到人们的关注。
一、数据挖掘技术与红酒质量评价数据挖掘技术是一种从大量数据中自动发现规律的方法，可以帮助人们快速准确地对红酒进行品质评价。
数据挖掘技术不仅包括了基础的数据统计和分析方法，还包括了人工智能、机器学习和深度学习等高级算法，可以更加准确地对红酒进行评价和分类。
在红酒质量评价中，数据挖掘技术主要通过构建模型实现。
模型的构建包括了特征提取、特征选择、模型训练和模型应用等多个过程。
其中，特征提取是数据挖掘技术的关键。
红酒的特征包括了多种成分和属性，如酒精度、酸度、甜度、色泽、气味等。
在特征提取中，需要选择合适的特征来对红酒进行描述和评价，同时，还需要对特征进行标准化和归一化等预处理操作。
二、基于数据挖掘技术的红酒品质等级划分方法基于数据挖掘技术的红酒品质等级划分方法主要包括了基于聚类的划分和基于分类的划分两种方法。
基于聚类的划分方法是将相似的红酒样本划分在一类中，不同的红酒样本则归为不同的类别。
在聚类过程中，需要选择合适的距离计算方法、聚类算法和聚类评价指标等。
在红酒品质等级划分中，可以选择基于距离的层次聚类或基于密度的DBSCAN聚类等算法来进行。
同时，也需要根据实际情况选择合适的聚类评价指标，如轮廓系数、DB指数等。
基于分类的划分方法是将红酒样本划分到已知的品质等级类别中。
在分类过程中，需要选择合适的分类算法和分类评价指标等。
在红酒品质等级划分中，可以选择k-NN、SVM、决策树等分类算法来进行。
同时，也需要根据实际情况选择合适的分类评价指标，如准确率、召回率、F1值等。
三、基于数据挖掘技术的红酒品质等级划分案例基于数据挖掘技术的红酒品质等级划分已经有一些实际应用案例。
数据挖掘技术与应用：红酒数据SVM分类实训
谢谢
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数据挖掘技术与应用
红酒数据SVM分类实训
实训目标
1. 理解SVM分类算法的核心步骤。 2. 掌握支持向量机的Python实现。 3. 通过数据集的部分样本训练构造SVM模型并训练。 4. 调用构建好的模型对测试集样本进行预测。
实训环境
1. 使用3.6版本的Python。 2. 使用jupyter notebook或PyCharm2018社区版作为代码
红酒数据SVM分类实现代码
导入数据包
from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets
数据说明
红酒数据共178个样本，代表了红酒的三个档次（ 分别有59，71，48个样本），以及与之对应的13 维的属性数。
编辑器。
3. numpy、pandas、sklearn
实训数据
红酒数据共178个样本，代表了红酒的三个档次（ 分别有59，71，48个样本），以及与之对应的13 维的属性数。
实训内容
1. 导入必要的库。 2. 导入数据集。 3. 获取特征值。 4. 获取标签。 5. 切分数据集合。 6. 创建模型。 7. 训练模型。 8. 输出结果。
导入数据集
wine = datasets.load_wine()
获取特征值
X = wine.data
获取标签
Y _train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3 ,random_state=6)
创建模型
支持向量机-SVM-理论
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
支持向量
非线性SVM分类原理
数学预备知识
数学预备知识
数学预备知识
核与积分变换
数学预备知识
核与积分变换
数学预备知识
核的特征值与特征向量
AX X
数学预备知识
Mercer核 与 Mercer定理
数学预备知识
支持向量机
Support Vector Machines, SVM
主讲人：FHQ
目 录
案例
线性SVM分类原理 非线性SVM分类原理
案
意大利葡萄酒种类识别
案例背景：
例
在意大利同一区域里3种不同品种的葡萄酒，总共有178个样本， 每个样本含有13个化学成分，给出了每个样本的类别。 将这178个样本的50%做为训练集，另50%做为测试集，用训练集 对SVM进行训练可以得到分类模型，再用得到的模型对测试集进行类 别预测。
98
2.98
3.15
1.01
1045
3Байду номын сангаас
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
线性SVM分类原理
落在阴影区域内的任意一条直线都可作为决策函数。于是要问：两 个不同的划分直线哪个预测效果更好?众多划分直线中是否有最优选择? 若有，是否唯一?最优划分直线如何寻求? 这一系列问题都可以推广到高维空间，只需要把划分直线替换成划 分超平面就能实现。
2.76
1.04
1.05
1065
1050
1
2
3
4
13.16
14.37
2.36
1.95
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案例背景：
SVM神经网络背景:
SVM的相关理论及工具箱的介绍
......
案例背景：
在葡萄酒制造业中,对于葡萄酒的分类具有很大意义,因为这涉及到不同种类的葡萄酒的存放以及出售价格,采用SVM做为分类器可以有效预测相关葡萄酒的种类,从UCI数据库中得到wine数据记录的是在意大利某一地区同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析,数据里含有178个样本分别属于三个类别(类别标签已给),每个样本含有13个特征分量(化学成分),将这178个样本50%做为训练样本,另50%做为测试样本,用训练样本对SVM分类器进行训练，用得到的模型对测试样本的进行分类标签预测，最终得到96.6292%的分类准确率. .....
测试数据的可视化图:
模型建立：
Matlab程序实现(预定此书，即可下载该案例完整程序)：
该处有完整的Matlab程序代码，以及代码的详细说明•清空环境变量
•数据的提取和预处理
•SVM网络训练
•SVM网络分类预测
•结果分析
结果分析：
该处有详细的运行结果。