【摘 要】
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在信息化时代,数据量的增加除了带来传输、存储的问题外,更主要如何从这些数据中提取出有用的知识。数据挖掘技术的出现和不断发展为计算机从大量数据中提取知识提供了可能。随着国民生产水平的提高,国内的葡萄酒市场发展规模日益壮大。品质对于葡萄酒尤为关键。传统的人工品鉴方法,费时、费力。本文旨在将数据挖掘的技术应用于葡萄酒品质的评估中,实现端到端的自动评估。本文首先调研了几种可用于进行葡萄酒品质评估的数据挖掘
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在信息化时代,数据量的增加除了带来传输、存储的问题外,更主要如何从这些数据中提取出有用的知识。数据挖掘技术的出现和不断发展为计算机从大量数据中提取知识提供了可能。随着国民生产水平的提高,国内的葡萄酒市场发展规模日益壮大。品质对于葡萄酒尤为关键。传统的人工品鉴方法,费时、费力。本文旨在将数据挖掘的技术应用于葡萄酒品质的评估中,实现端到端的自动评估。本文首先调研了几种可用于进行葡萄酒品质评估的数据挖掘分类算法,分析算法中有哪些超参数。然后对葡萄酒的11个物理和化学特征进行相关性分析,提出了部分特征组合的方式进行试验,以降低收集特征的成本。最后的实验部分,对各个算法均从超参数和不同的特征组合这两个方面进行实验,得到各算法最优效果的准确率,以及品质评估准确率最高所对应的特征组合。最终,在K近邻算法上取得了最好的品质评估效果,在红、白葡萄酒评估准确率分别为77.19%和78.26%。根据实验结果得出,较少的特征组合进行葡萄酒品质评估可接近甚至超过利用全部11个特征的效果。得出红、白葡萄酒中对葡萄酒品质影响最大的几个特征,分别为酒精浓度,挥发性酸含量以及氯化钠含量。
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