葡萄酒数据集

葡萄酒数据集

原文：

Wine Data Set

Using chemical analysis determine the origin of wines

These data are the results of a chemical analysis of wines grown in the same region in Italy but derived from three different cultivars. The analysis determined the quantities of 13 constituents found in each of the three types of wines.

I think that the initial data set had around 30 variables, but for some reason I only have the 13 dimensional version. I had a list of what the 30 or so variables were, but a.) I lost it, and b.), I would not know which 13 variables are included in the set.

The attributes are (dontated by Riccardo Leardi, riclea '@' anchem.unige.it )

1) Alcohol

2) Malic acid

3) Ash

4) Alcalinity of ash

5) Magnesium

6) Total phenols

7) Flavanoids

8) Nonflavanoid phenols

9) Proanthocyanins

10)Color intensity

11)Hue

12)OD280/OD315 of diluted wines

13)Proline

In a classification context, this is a well posed problem with "well behaved" class structures. A good data set for first testing of a new classifier, but not very challenging.

译：

葡萄酒数据集

使用化学分析确定葡萄酒的来源

这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同品种的葡萄酒进行化学分析的结果。分析确定了在三种葡萄酒中每种葡萄酒中发现的13种成分的数量。

我认为初始数据集大约有30个变量，但由于某些原因，我只有13维版本。我有一个30个左右变量的列表，但a.）我丢失了，b.）我不知道该集中包括哪13个变量。

属性是（由Riccardo Leardi，riclea'@'anchem.unige.it提供）

1） 酒精

2） 苹果酸

3） 灰烬

4） 灰的碱性

5） 镁

6） 总酚

7） 类黄酮

8） 非挥发性酚类

9） 原花青素

10） 颜色强度

11） 色调

12） 稀释葡萄酒的OD280/OD315

13） 脯氨酸

在分类上下文中，这是一个具有“行为良好”类结构的适定问题。对于新分类器的首次测试来说，这是一个很好的数据集，但不是很有挑战性。

样例数据：

1,14.23,1.71,2.43,15.6,127,2.8,3.06,.28,2.29,5.64,1.04,3.92,10651,13.2,1.78,2.14,11.2,100,2.65,2.76,.26,1.28,4.38,1.05,3.4,10501,13.16,2.36,2.67,18.6,101,2.8,3.24,.3,2.81,5.68,1.03,3.17,11851,14.37,1.95,2.5,16.8,113,3.85,3.49,.24,2.18,7.8,.86,3.45,14801,13.24,2.59,2.87,21,118,2.8,2.69,.39,1.82,4.32,1.04,2.93,7351,14.2,1.76,2.45,15.2,112,3.27,3.39,.34,1.97,6.75,1.05,2.85,14501,14.39,1.87,2.45,14.6,96,2.5,2.52,.3,1.98,5.25,1.02,3.58,12901,14.06,2.15,2.61,17.6,121,2.6,2.51,.31,1.25,5.05,1.06,3.58,12951,14.83,1.64,2.17,14,97,2.8,2.98,.29,1.98,5.2,1.08,2.85,10451,13.86,1.35,2.27,16,98,2.98,3.15,.22,1.85,7.22,1.01,3.55,10451,14.1,2.16,2.3,18,105,2.95,3.32,.22,2.38,5.75,1.25,3.17,15101,14.12,1.48,2.32,16.8,95,2.2,2.43,.26,1.57,5,1.17,2.82,12801,13.75,1.73,2.41,16,89,2.6,2.76,.29,1.81,5.6,1.15,2.9,13201,14.75,1.73,2.39,11.4,91,3.1,3.69,.43,2.81,5.4,1.25,2.73,11501,14.38,1.87,2.38,12,102,3.3,3.64,.29,2.96,7.5,1.2,3,1547

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