K近邻算法实现葡萄酒分类

最新推荐文章于 2024-07-08 08:12:36 发布
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分类专栏： 机器学习应用技术 文章标签： 近邻算法 分类 算法 数据挖掘 人工智能 机器学习
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K近邻算法实现葡萄酒分类

K近邻算法实现葡萄酒分类

任务背景

目前随着社会的发展，消费观念不断的升级，中国葡萄酒是近年来才流行起来。说到葡萄酒。品鉴葡萄酒和对葡萄酒分类普通人是很难分辨出来的，那么有没有一种算法可以根据葡萄酒的成分来对葡萄酒进行分类。从而实现普通大众也可以使用算法来完成对葡萄酒的分类。

任务需求

本节实验采用UCI开放出来的用于机器学习算法的经验分析的数据库中的葡萄酒样本数据，完成kNN分类算法的演示工作。数据记录了意大利同一地区种植的葡萄酿造的3个不同的品种的葡萄酒数据，数据包含了178组葡萄酒经过化学分析后记录的13种成分的数据。数据所在的位置为~/experiment/da

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使用K最近邻算法对葡萄酒质量进行分类
IiProlog的博客
09-26 557
KNN算法是一种简单而有效的分类算法，它对数据没有假设，可以适用于各种类型的问题。我们将详细介绍KNN算法的原理，并提供相应的Python代码实现。通常，KNN算法对特征的尺度和分布比较敏感，因此我们需要进行特征缩放。一个常见的方法是使用Z-score标准化，将特征值转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。KNN算法的基本原理是通过测量不同特征之间的距离，将新的数据点分类到与其最近邻的训练数据点所属的类别。算法中的K指的是选择最近邻的数量，通过K的取值可以控制算法的复杂度和准确性。
机器学习之K近邻算法
青枫浦上不胜愁
09-06 1061
分类，例如，根据口味和色泽划分新的葡萄酒的类别，根据内容形式划分新上映电影的类别，根据过往人脸特征进行人脸识别等。这些问题都 可以采用机器学习中非常经典的K近邻算法来解决。
KNN 分类红酒数据集
SCU软件学院篮球队19级队长的博客
11-10 7692
KNN 分类红酒数据集 文章目录KNN 分类红酒数据集概述代码import数据预处理定义模型创建 KNN 模型实例训练测试 概述 使用 KNN（K 近邻）算法，对红酒（wine）数据集进行分类。 代码 import 导入必要的组件，包括 numpy、pandas、sklearn 等库 from collections import Counter from typing import Optional import numpy as np from pandas import DataFrame from
kNN算法：对红酒数据进行分类
D2460596421的博客
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【代码】kNN算法：对红酒数据进行分类。
机器学习——kNN算法之红酒分类
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08-31 7182
数据集介绍数据集为一份红酒数据，总共有 178 个样本，每个样本有 13 个特征，这里不会为你提供红酒的标签，你需要自己根据这 13 个特征对红酒进行分类。
使用KNN、SVM和BP进行红酒分类
喔吼吼吼
01-22 6294
红酒分类问题 某研究获取了若干红酒的类别数据，存放于 wine数据.txt 中。 每个样本的第一个属性是类别（1或2或3），其余按顺序均有如下13个属性 1) Alcohol 2) Malic acid 3) Ash 4) Alcalinity of ash 5) Magnesium 6) Total phenols 7) Flavanoids 8) Nonf...
Python编程实现用KNN算法对红酒分类功能
＃两个西柚
05-14 6685
一、任务要求 导入红酒数据集（load_wine），编写Python代码，完成以下任务： 1、实现计算平均酒精含量的功能； 2、实现对数据的标准化； 3、使用kNN算法实现红酒分类功能 二、代码实现 from sklearn.datasets import load_wine import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardSc
机器学习-7.KNN算法编程实战：红酒分类
Pretend的博客
12-04 1万+
EduCoder平台：机器学习—KNN算法编程实战：红酒分类 第1关：分析红酒数据 编程要求： 请仔细阅读右侧代码，根据方法内的提示，在Begin - End区域内进行代码补充，完成alcohol_mean函数。该函数需要完成返回红酒数据中的平均酒精含量。其中函数的参数解释如下: data：红酒数据对象 代码如下： import numpy as np def alcohol_mean(data): ''' 返回红酒数据中红酒的酒精平均含量 :param data: 红酒数据对象
使用k近邻算法实现葡萄酒分类python代码
最新发布
10-23
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利用k-近邻算法实现手写体分类代码及数据集
12-14
**k-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）**是一种简单而直观的监督学习算法，常用于分类和回归任务。在手写体识别领域，KNN被广泛应用于数字识别，如OCR（光学字符识别）系统。在这个实例中，我们将探讨如何使用...
Python机器学习实战，k近邻算法，实现红酒质量等级预测
一个好知识的传播者
07-08 871
综上所述，通过数据预处理、模型训练、参数调优、特征选择、集成学习等一系列步骤，我们可以利用Python中的K近邻算法实现对红酒质量等级的准确预测，并可以进一步将该方法应用于更广泛的领域。5.解释性提升：虽然KNN算法本身具有较好的解释性（即可以直观地看到哪些邻居对预测结果有影响），但在实际应用中，我们可能需要进一步提升模型的解释性，以便更好地理解模型的决策过程。7.错误分析：对模型预测错误的样本进行深入分析，了解错误发生的原因，并据此调整数据预处理、特征选择或模型参数等，以进一步改进模型。
机器学习KNN分类，葡萄酒分类
05-05
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葡萄酒wine数据集的分类算法大全
06-17
对UCI上的数据集wine利用机器学习的常见分类算法进行分类处理，包含KNN，朴素贝叶斯算法，决策树算法等等。可直接使用，无需更改。
机器学习：7.机器学习 --- kNN算法编程实战：红酒分类
qq_45795586的博客
01-22 6723
第1关：分析红酒数据 import numpy as np def alcohol_mean(data): ''' 返回红酒数据中红酒的酒精平均含量 :param data: 红酒数据对象 :return: 酒精平均含量，类型为float ''' #********* Begin *********# return np.mean(data['data'],axis = 0)[0] #********* End **********# 第
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一：概述在客户数据积累到一定程度后，尤其是单表数据达到千万级别的时候，随着查询速度越来越慢以及数据管理等需求，就要考虑分表，pg 的分表把逻辑上的一个大表分割成物理上的几块，分表后，不仅带来查询速度的提升，数据管理与维护也方便了许多(把逻辑上很大的一块按照某个维度分成了 N 个小块)。二：分表2.1 创建主表create table t_student(student_id serial8 pri...
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features_names：特征变量名称。target_names：目标分类名称。分数只有0.75，比较低。target：目标分类。DESCR：数据描述。
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声明：本篇文章是本人课程作业的内容，只提供平时学习参考使用，请勿转载。 介绍：数据挖掘 来源：kaibo_lei_zzu 本片文章是使用分类算法KNN,和SVM支持向量机分类算法，对Wine数据集进行分类的实现。 1.1 wine数据集 Wine葡萄酒数据集是来自UCI上面的公开数据集，这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果，这些葡萄酒来自三个不同的品种。该分析确定了三种葡萄酒中...
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