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摘要:
本文以UCI的Wine数据集为数据来源,该数据集为意大利同一地区生产的三个不同种类的葡萄酒的成分数据,对其178条数据进行分析处理,其中共有13个成分特征。为了解决人工评审葡萄酒分类时容易产生错误的问题,提高分类效率,采用机器学习中SVM的方法对其特征进行分析来确定葡萄酒的分类。
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数据融合
粗糙集
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 Wine数据集分析
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 葡萄酒品种分类 支持向量机 分类评价 数据集
年,卷(期) 2019,(8X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 4-5
页数 2页 分类号 TP311
字数 语种
DOI
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作者信息
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1 姜改新 5 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
葡萄酒品种分类
支持向量机
分类评价
数据集
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研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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