基于数据挖掘的葡萄酒质量识别
我们知道，传统的葡萄酒鉴别靠感觉器官的品尝来判断其质量的好坏，这就必须要求品尝者是训练有素的品酒专家。但感官品尝结果容易受各种因素的影响。随着科学技术的发展，葡萄酒质量品鉴成了一项可以替代性的工作，不在局限于酿酒工作者的工作才能完成。因此，将数据挖掘方法用于葡萄酒评级早已被各国所采用。下面主要基于数据挖掘的分类和回归方法对葡萄酒质量的鉴别做一个简单的分析与判断。
1.数据挖掘理论方法论述
1.1主成分回归
在数据处理中，经常会遇到高维数据组，由于数据维数高，变量多，而且变量间往往存在相关关系，因此很难抓住他们的相关关系信息。在实际问题中，研究多变量问题是经常遇到的，再加上变量指标之间有一定的相关性，这势必增加了问题的复杂性，主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的较少的综合指标来代替原来的指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标尽可能多的反映原来指标的信息。这种将多个变量化为少数互相无关的综合指标的统计方法称为主成分分析。
主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性的变量重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替，通常数学上的处理就是将原来p 个变量作线性组合，作为新的综合指标，但是这种线性组合，需要加以限制。假设第一个综合指标记为1F ，自然希望1F 尽可能多的反映原来指标的信息，这里最经典的方法是用1F 的方差来表达，即)(1F Var 越大，表示1F 包含
的信息越。因此所有线性组合中所选取的1F 应该是方差最大的，故将1F 称为第一主成分，如果1F 不足以代表原来p 个指标的信息，在满足
0),(21=F F Cov 的条件下，再考虑选取2F 作为第二个主成分，同理可以构造
第三，四，.....,第p 个主成分。 要求：
（1）;1
...2
2221=+++pi i i a a a （2）不相关与)(j i F F j i ≠
求得X 的主成分为协房阵∑的特征向量为系数的线性组合。得到主成分，提取所需要的前几个主要成分后，回归的过程与线性回归是一致的。只是自变量变成了选取的主成分，因变量不变。 1.2 分类回归树 1.2.1分类回归树的构建
分类回归树的构建是通过学习给定的训练样本，寻找最佳的分支规则。分类回归树的分支规则是根据不纯度作为评估度量来实现的，以寻找最佳的分支规则。最常用的不纯度函数为基尼指数，其定义为
其中)(t i P 是指t 中第i 类的频率，也就是说当基尼指数越小时，意味着该节点所包含的样本集越集中，该节点越纯。
树的构建大致可以这样表述为：所有的样本都属于树的根节点t ，寻找第一个节点的分支规则时，从第一个自变量开始，记录样本数据该变量的每个取值作为分支阈值时不纯度的下降值，直到所有变量的每个取值作为分支阈值的不纯度下降值记录完毕，选择不纯度下降值最大的自变量和分叉阈值作为树根节点的分支变量和分支阈值。如此往复生成一颗最大的
树。由此过程可见，分类回归树属于贪心算法。
在构建树的过程中，满足以下条件之一，则不再对叶节点进行分支操作：
（1）叶节点中的样本数小于给定的值min N ，一般默认5min =N ； （2）分支后的叶节点中的样本属于同一类； （3）无属性向量用于分支选择。
经过此过程，最终得到一颗最大的树m ax T 1.2.2分类回归树的修剪
为了解决所建立的最大树m ax T 过分拟合的问题，需要对生成的树进行修剪，去掉那些对未知检验样本的分类精度没有帮助的部分树，使得模型更简单、更容易理解。
常用的剪枝有两种：一种是先剪枝法，一种是后剪枝法。它们都采用统计度量，剪去最不可靠的分支，提高分类回归树独立于测试数据的测试能力。
最小成本复杂度的后剪枝法较为常用，其统计度量为
其中α表示复杂度参数，用于表示每个终止点复杂度的代价，当α为0时，对应的最大树m ax T 。)(T R 为m ax T 的估计错分率，)(T R α为该树的估计错分类与对复杂度惩罚值之和的成本复合值。当α一定时，)(T R α越大，其可取性也就越小。 1.2.3分类回归树的评估
经过树的修剪，得到了一系列的子树，那么如果选择最优大小的树作为最终构建分类回归树，就需要对分类回归树进行评估，最常用的评估方法有测试样本评估和交互检验评估。文中采用的是交互检验评估。
K 折交互检验是将样本集平均分为K 个子集，每次用其中的)1( K 个子集进行建模，剩下的子集用来预测，循环K 次，计算平均的错分率。对所生成的一系列子树n T T T ,...,,21分别进行K 折交互检验，得到n 个平均错分率，那么最小平均错分率对应的子树就是最优的构建树0k T ，即 2.数据处理与基本分析 2.1数据说明与预处理 葡萄酒数据来源于
https://www.doczj.com/doc/0110539109.html,/ml/datasets/Wine+Quality ，包含红酒和白酒两种。红酒1599个样本记录，11个表示成分和含量的自变量以及一个关于葡萄酒质量好坏的因变量。白酒则有4898个样本记录，也是11个表示成分和含量的自变量以及一个关于葡萄酒质量好坏的因变量。为简化问题，我主要讨论了红酒的质量识别，白酒的质量识别可以对照参考。本文数据分析所使用的工具主要有SPSS 和R 语言。首先将葡萄酒质量等级分为低等、中等以及高等三类 (质量为3和4的视为低等，5和6的视为中等，7和8的视为高等，见表1-1），对应样本量分别为63、1319、217。 表1-1葡萄酒质量等级分类
具体的11个自变量如表1-2所示。
表1-2 红酒质量自变量的简单描述
其中体现红酒的酸、甜、咸、苦的成分归纳如下：
酸：Fixed acidity（酒石酸）、Volatile acidity（醋酸）、 Citric acid（柠檬酸）
甜：Residual sugar（糖分）、alcohol（酒精）
咸：chlorides（氯化钠）
苦：Free sulfur dioxide（游离二氧化硫）、Total sulfur dioxide（总二氧化硫）、sulphates（硫酸钾）
表1-2显示的变量只是红酒主要的基本成分，并没有微量成分，由葡萄酒的品尝原理我们知道，葡萄酒中的微量成分是香气和滋味成分中最主要的部分，这些成分数目极大而浓度极小。这可能对我们的分析会造成不利的影响，即体现红酒质量的自变量缺失了，某些甚至可能是重要的变量。
2.2 数据基本分析
2.2.1相关性分析
首先对自变量之间进行相关性分析，图1-3给出了部分相关性相对较大的变量两点之间的散点图。透过散点图我们可以观察到酸度与密度，酸度与PH值之间的相关性程度较高。其他各个变量之间的相关系数详见表
1-4.
表1-3 变量间相关性散点图
从表1-4可以看出，除了酒石酸与密度，酒石酸与柠檬酸、酒石酸与PH、游离二氧化硫与总二氧化硫的相关系数在0.68左右，其他变量之间的相关程度并不高。其中，酒石酸与PH、醋酸与酒石酸、酒精与密度之间存在负相关性。
综上也说明了，在葡萄酒的成分里，酒石酸和许多化学成分存在相关性。
表1-4 红酒质量各自变量之间的相关系数表
由前面我们知道，变量很多且部分变量之间存在相关性，那么可以考虑用主成分分析。到第五个主成分时累积方差已经达到了79.53%，所以选择五个主成分进行回归分析。
表1-5 主成分概况
表1-6表示三种主成分分类图，点表示不同的类别，可以看出主成分可以分类，但是并不能分的很开。由表1-4我们也可以看出，只有少数的变量之间存在相关性，且相关程度并不高。由于主成分分析只有在多数变量之间存在较高的相关度的情况下显示出其算法的优势，因此本文的数据并不适合用主成分分析。
表1-6 主成分分类图
因为因变量可以看成类别，也可以看成连续的、有大小之分的变量。可分别利用分类回归树进行分类和回归。建立分类回归树后需要对树进行修剪，降低模型的复杂度，使得模型不至于出现过度拟合。
回归和分类的结果表明，分类的预测精确度比回归的要高。回归的结果是使得总预测精确度最高来确定其分叉点，这就可能导致回归的结果都是靠近某个整数，使得最终处理得到的结果预测精确度下降。所以，我们仅考虑利用分类树建模。图1-7是回归树的初始结果。
图1-7 分类回归树
因为分类的效果比回归的效果要好，所以这里建模采用分类的方法。由上表节点收益及风险数据看出分类树能识别大部分质量低劣的红酒，同时又不使得其他质量等级的葡萄酒识别率下降太多。
现成的葡萄酒成分检验技术依然很有限，气相和液相并不能检测出所有的化学成分，本文所利用的数据仅11个变量，包括9个化学成分和2个非化学成分变量，某些重要变量的缺失影响了建模的预测结果。希望随着检测仪器的研究发现，能检测出更多的成分，为研究葡萄酒质量等级的识别提供更多的硬性基础，提高葡萄酒质量等级的识别率，检测出更多低质量
葡萄酒，维护消费者权益。
希望以上资料对你有所帮助，附励志名言3条：
1、理想的路总是为有信心的人预备着。
2、最可怕的敌人，就是没有坚强的信念。——罗曼·罗兰
3、人生就像爬坡，要一步一步来。——丁玲
中国葡萄酒十大品牌排行榜 从品牌监测情况来看，中国葡萄酒市场集中度较高，葡萄酒市场前十品牌市场占有率达到60%左右。张裕、长城和王朝成为最热销的三大品牌，通过对全国大型零售企业的市场销售数据监测，2015年中国葡萄酒十大品牌排名如下： 注：各品牌市场占有率主要通过对国内大型零售企业月度年度销售数据及市场覆盖率汇总得出，不表示该品牌通过其他营销方式及其他渠道的销售数据。 数据来源：中商产业研究院数据库 中商产业研究院发布的《2017-2022年中国葡萄酒行业市场调查及投资前景研究报告》指出，2015年，我国葡萄酒行业市场份额排名前十品牌分别为：张裕、长城、王朝、拉菲、卡斯特、威龙、奔富、白洋河、华夏、杰卡斯。从品牌监测情况来看，张裕、长城和王朝为最热销的三大品牌，葡萄酒市场前十品牌市场占有率达60%左右，市场集中度较高。 1、张裕 烟台张裕集团有限公司其前身为烟台张裕酿酒公司，他是由中国近代爱国侨领张弼士先生创办的中国第一个工业化生产葡萄酒的厂家。1892年，张弼士投资300万两白银在烟台创办张裕酿酒公司。张裕公司的创建，被北京中华世纪坛记载为中国1892年所发生的四件大事之一。至今，它已发展成为多元化并举的集团化企业，是目前中国乃至亚洲最大的葡萄酒生产经营厂家。 2、长城
中粮集团有限公司是世界500强企业，也是中国领先的农产品、食品领域多元化产品和服务供应商，致力于打造从田间到餐桌的全产业链粮油食品企业，建设全服务链的城市综合体。中粮下属品牌有农产品、食品及地产酒店等领域。 3、王朝 中法合营王朝葡萄酿酒有限公司始建于1980年，是中国第二家、天津市第一家中外合资企业，合资的外方为法国人头马亚太有限公司和香港国际贸易与技术研究社，中外各方投资总额为万元人民币，当年产量为10万瓶。 4、拉菲 在世界上各国各地，各门各派的酒王中，最出名的酒王应算是法国波尔多菩依乐村的拉菲庄了。拉菲庄是由一名姓拉菲的贵族创园于1354年，在十四世纪已相当有名气。拉菲是目前世界上最贵一瓶葡萄酒的纪录保持者。 5、卡斯特 法国卡斯特兄弟股份有限公司于1949年由卡斯特家族的9个兄弟姐妹创立于法国波尔多。经过六十多年的发展，这个以创始人姓氏命名的家族企业，已经发展成为名列前茅的国际知名大集团。该公司起初是一家葡萄酒贸易商，从上世纪五六十年代起逐渐发展，建立了灌装工厂，二十世纪七八十年代开始收购葡萄园。 6、威龙 威龙葡萄酒股份有限公司位于山东省龙口市，拥有员工1500余名，占地面积30万平方米，资产亿元，配备有国外全自动灌装生产线、酒石处理系统、真空过滤机等先进设
基于数据挖掘的葡萄酒质量识别 我们知道，传统的葡萄酒鉴别靠感觉器官的品尝来判断其质量的好坏，这就必须要求品尝者是训练有素的品酒专家。但感官品尝结果容易受各种因素的影响。随着科学技术的发展，葡萄酒质量品鉴成了一项可以替代性的工作，不在局限于酿酒工作者的工作才能完成。因此，将数据挖掘方法用于葡萄酒评级早已被各国所采用。下面主要基于数据挖掘的分类和回归方法对葡萄酒质量的鉴别做一个简单的分析与判断。 1.数据挖掘理论方法论述 1.1主成分回归 在数据处理中，经常会遇到高维数据组，由于数据维数高，变量多，而且变量间往往存在相关关系，因此很难抓住他们的相关关系信息。在实际问题中，研究多变量问题是经常遇到的，再加上变量指标之间有一定的相关性，这势必增加了问题的复杂性，主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的较少的综合指标来代替原来的指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标尽可能多的反映原来指标的信息。这种将多个变量化为少数互相无关的综合指标的统计方法称为主成分分析。 主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性的变量重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替，通常数学上的处理就是将原来p 个变量作线性组合，作为新的综合指标，但是这种线性组合，需要加以限制。假设第一个综合指标记为1F ，自然希望1F 尽可能多的反映原来指标的信息，这里最经典的方法是用1F 的方差来表达，即)(1F Var 越大，表示1F 包含
的信息越。因此所有线性组合中所选取的1F 应该是方差最大的，故将1F 称为第一主成分，如果1F 不足以代表原来p 个指标的信息，在满足 0),(21=F F Cov 的条件下，再考虑选取2F 作为第二个主成分，同理可以构造 第三，四，.....,第p 个主成分。 要求： （1）;1 ...2 2221=+++pi i i a a a （2）不相关与)(j i F F j i ≠ 求得X 的主成分为协房阵∑的特征向量为系数的线性组合。得到主成分，提取所需要的前几个主要成分后，回归的过程与线性回归是一致的。只是自变量变成了选取的主成分，因变量不变。 1.2 分类回归树 1.2.1分类回归树的构建 分类回归树的构建是通过学习给定的训练样本，寻找最佳的分支规则。分类回归树的分支规则是根据不纯度作为评估度量来实现的，以寻找最佳的分支规则。最常用的不纯度函数为基尼指数，其定义为 其中)(t i P 是指t 中第i 类的频率，也就是说当基尼指数越小时，意味着该节点所包含的样本集越集中，该节点越纯。 树的构建大致可以这样表述为：所有的样本都属于树的根节点t ，寻找第一个节点的分支规则时，从第一个自变量开始，记录样本数据该变量的每个取值作为分支阈值时不纯度的下降值，直到所有变量的每个取值作为分支阈值的不纯度下降值记录完毕，选择不纯度下降值最大的自变量和分叉阈值作为树根节点的分支变量和分支阈值。如此往复生成一颗最大的
首页干货教程大数据动向大数据应用数据可视化数据分析 “如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。因此，它是陌生的，也是熟悉的。本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。一、数据挖掘的算法类型一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。（一）有监督学习有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。（1）
分类算法分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。（2）预测算法预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。常见的算法，包括线性回归、回归树、神经网络、SVM等。（二）无监督学习无监督学习，即不存在目标变量，基于数据本身，去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。例如聚类分析，通过距离，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析。（1）聚类分析聚类的目的就是实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。常见的聚类算法包括kmeans、系谱聚类、密度聚类等。（2）关联分析关联分析的目的在于，找出项目（item）之间内在的联系。常常是指购物篮分析，即消费者常常会同时购买哪些产品（例如游泳裤、防晒霜），从而有助于商家的捆绑销售。二、基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 法国红酒品牌 酒中沉淀了数千年的酿酒文化，为很多注重生活品位的人所喜爱。给 大家分享一下红酒的相关知识：法国红酒品牌有哪些?下面跟小编一起去了解一下吧! 法国红酒品牌前十排名 1、莎普蒂尔酒庄(m.chapoutier) 入围“201X年全球50大最受推崇的葡萄酒品牌”榜单第五名，法国罗讷 河谷(Rhone Valley)顶级酒庄，莎普蒂尔酒庄的葡萄园遍及罗讷河谷到教皇新 堡各个产区，拥有多个优质葡萄园，莎普蒂尔酒庄的出色酒款包括：教皇新堡 洛马克红葡萄酒(Chateauneuf-du-Pape Barbe Rac)、罗第丘蒙多利红葡萄酒(Cote Rotie La Mordoree)、艾米达吉修道士红葡萄酒(Hermitage L’ermite)、艾米达吉岩粉红葡萄酒(Hermitage Le Meal)、艾米达吉修道士白葡萄酒(Hermitage L’ermite)和艾米达吉林缘白葡萄酒(L’oree)。 2、吉佳乐世家酒庄(E. Guigal) 入围“201X年全球50大最受推崇的葡萄酒品牌”榜单第六名，法国罗讷 河谷(Rhone Valley)顶级酒庄，吉佳乐世家酒庄生产罗第、孔德里约(Condrieu)、埃米塔日(Hermitage)、圣约瑟夫(St.-Joseph)以及克罗兹-埃米 塔日(Crozes- Hermitage)等多个AOC酒款，其中最著名的三款佳酿分别是：吉佳乐世家拉兰当干红葡萄酒(La Landonne)、吉佳乐世家拉慕林干红葡萄酒(La Mouline)和吉佳乐世家杜克干红葡萄酒(La Turque)，被称之为拉拉拉(LaLaLa)葡萄酒。 3、滴金酒庄 (Chateau d'Yquem) 入围“201X年全球50大最受推崇的葡萄酒品牌”榜单第9名，滴金酒庄(Chateau d'Yquem)又名伊甘酒庄，在1855年苏玳和巴萨克官方评级(1855 Classification of Sauternes and Barsac)中被评为超一级酒庄(Premier Cru Supérieur)，也是唯一获此殊荣的酒庄，其贵腐甜酒堪称世界第一。 4、木桐酒庄(Chateau Mouton Rothschild)
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2015, 4(4), 376-384 Published Online November 2015 in Hans. https://www.doczj.com/doc/0110539109.html,/journal/aam https://www.doczj.com/doc/0110539109.html,/10.12677/aam.2015.44047 The Study on Evaluation System of Wine Based on Data Mining Sizhe Wang1, Zhigang Wang2*, Yong He2 1Automation Professional Class 1301, School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha Hunan 2College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou Hainan Received: Nov. 8th, 2015; accepted: Nov. 23rd, 2015; published: Nov. 30th, 2015 Copyright ? 2015 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.doczj.com/doc/0110539109.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Based on Question A of Mathematical Contest in Modeling for college students in 2012, the empha-sis in this paper is mainly on the establishment of evaluation system of wine based on data mining technology. The wine quality is determined by the score of the wine tasting. We analyze the credi-bility of the liquor score by one-way ANOVA. We classify the wine grape by extracting common factors of some physical and chemical indicators from the wine grape, and by clustering the factor score and wine score. The stepwise regression model is established through the correlation be-tween the physical and chemical indicators and the physical and chemical indicators of wine grapes. By the regression model between the aroma substances and the score of the wine, the key physical and chemical indicators of wine quality will be found. In the end, some shortcomings of current rating system of wine will be pointed out. Keywords Evaluation System of the Wine, Data Mining Technology, One-Way ANOVA, Cluster Analysis, Regression Analysis 基于数据挖掘技术的葡萄酒评价体系研究 王思哲1，王志刚2*，何勇2 1中南大学信息科学与工程学院自动化专业1301班，湖南长沙 2海南大学信息科学技术学院，海南海口 *通讯作者。
从品牌监测情况来中看国，中葡国葡萄萄酒酒市十场集大中度品较高牌，葡排萄行酒市榜场前十品牌市场占有率达到 60%左右。张裕、长城和王朝成为最热销的三大品牌，通过对全国大型零售企业的市场销售数据监测，2015 年中国葡萄酒十大品牌排名如下：注：各品牌市场占有率主要通过对国内大型零售企业月度年度销售数据及市场覆盖率汇总 得出，不表示该品牌通过其他营销方式及其他渠道的销售数据。 数据来源：中商产业研究院数据库中商产业研究院发布的《2017-2022 年中国葡萄酒行业市场调查及投资前景研究报告》指出，2015 年，我国葡萄酒行业市场份额排名前十品牌分别为：张裕、长城、王朝、拉菲、卡斯特、威龙、奔富、白洋河、华夏、杰卡斯。从品牌监测情况来看，张裕、长城和王朝为最热销的三大品牌，葡萄酒市场前十品牌市场占有率达60%左右，市场集中度较高。 1、张裕 烟台张裕集团有限公司其前身为烟台张裕酿酒公司，他是由中国近代爱国侨领张弼士先生创办的中国第一个工业化生产葡萄酒的厂家。1892年，张弼士投资300 万两白银在烟台创办张裕酿酒公司。张裕公司的创建，被北京中华世纪坛记载为中国1892 年所发生的四件大事之一。至今，它已发展成为多元化并举的集团化企业，是目前中国乃至亚洲最大的葡萄酒生产经营厂家。 2、长城 中粮集团有限公司是世界500 强企业，也是中国领先的农产品、食品领域多元化产品和服务供应商，致力于打造从田间到餐桌的全产业链粮油食品企业，建设全服务链的城市综合体。中粮下属品牌有农产品、食品及地产酒店等领域。 3、王朝 中法合营王朝葡萄酿酒有限公司始建于1980年，是中国第二家、天津市第一家中外合资企业，合资的外方为法国人头马亚太有限公司和香港国际贸易与技术研究社，中外各方投资总额为137.6 万元人民币，当年产量为10 万瓶。 4、拉菲 在世界上各国各地，各门各派的酒王中，最出名的酒王应算是法国波尔多菩依乐村的拉菲庄了。拉菲庄是由一名姓拉菲的贵族创园于1354 年，在十四世纪已相当有名气。拉菲是目前世界上最贵一瓶葡萄酒的纪录保持者 5、卡斯特
葡萄酒十大品牌排行榜 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】
中国葡萄酒十大品牌排行榜 从品牌监测情况来看，中国葡萄酒市场集中度较高，葡萄酒市场前十品牌市场占有率达到60%左右。张裕、长城和王朝成为最热销的三大品牌，通过对全国大型零售企业的市场销售数据监测，2015年中国葡萄酒十大品牌排名如下： 注：各品牌市场占有率主要通过对国内大型零售企业月度年度销售数据及市场覆盖率汇总得出，不表示该品牌通过其他营销方式及其他渠道的销售数据。 数据来源：中商产业研究院数据库 中商产业研究院发布的《2017-2022年中国葡萄酒行业市场调查及投资前景研究报告》指出，2015年，我国葡萄酒行业市场份额排名前十品牌分别为：张裕、长城、王朝、拉菲、卡斯特、威龙、奔富、白洋河、华夏、杰卡斯。从品牌监测情况来看，张裕、长城和王朝为最热销的三大品牌，葡萄酒市场前十品牌市场占有率达60%左右，市场集中度较高。 1、张裕 烟台张裕集团有限公司其前身为烟台张裕酿酒公司，他是由中国近代爱国侨领张弼士先生创办的中国第一个工业化生产葡萄酒的厂家。1892年，张弼士投资300万两白银在烟台创办张裕酿酒公司。张裕公司的创建，被北京中华世纪坛记载为中国1892年所发生的四件大事之一。至今，它已发展成为多元化并举的集团化企业，是目前中国乃至亚洲最大的葡萄酒生产经营厂家。 2、长城
中粮集团有限公司是世界500强企业，也是中国领先的农产品、食品领域多元化产品和服务供应商，致力于打造从田间到餐桌的全产业链粮油食品企业，建设全服务链的城市综合体。中粮下属品牌有农产品、食品及地产酒店等领域。 3、王朝 中法合营王朝葡萄酿酒有限公司始建于1980年，是中国第二家、天津市第一家中外合资企业，合资的外方为法国人头马亚太有限公司和香港国际贸易与技术研究社，中外各方投资总额为万元人民币，当年产量为10万瓶。 4、拉菲 在世界上各国各地，各门各派的酒王中，最出名的酒王应算是法国波尔多菩依乐村的拉菲庄了。拉菲庄是由一名姓拉菲的贵族创园于1354年，在十四世纪已相当有名气。拉菲是目前世界上最贵一瓶葡萄酒的纪录保持者。 5、卡斯特 法国卡斯特兄弟股份有限公司于1949年由卡斯特家族的9个兄弟姐妹创立于法国波尔多。经过六十多年的发展，这个以创始人姓氏命名的家族企业，已经发展成为名列前茅的国际知名大集团。该公司起初是一家葡萄酒贸易商，从上世纪五六十年代起逐渐发展，建立了灌装工厂，二十世纪七八十年代开始收购葡萄园。 6、威龙 威龙葡萄酒股份有限公司位于山东省龙口市，拥有员工1500余名，占地面积30万平方米，资产亿元，配备有国外全自动灌装生产线、酒石处理系统、真空过滤机等先进
承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）：装甲兵工程学院 参赛队员(打印并签名) ：1. 刘戎翔 2. 罗辉 3. 谭立冬 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：陈建华 日期： 2012 年 9 月 9 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
基于数据挖掘的葡萄酒质量识别 摘要 随着我国葡萄酒业的逐步发展，葡萄酒生产企业的规模和数量不断扩大。但中国的葡萄酒业仍面临着进口酒的激烈竞争以及质量检测体系不明确带来的市场紊乱。针对这些问题，本文分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足，并提出了如何提高基于数据挖掘技术的葡萄酒质量等级的识别率，对中国葡萄酒市场的稳定发展以及更好地酿造出高质量的葡萄酒有着实际的应用价值。在数据挖掘中，经常会遇到不平衡数据的分析。相对于多数类来说，少数类样本对准确率的影响力小，这意味着对所有样本进行分类，可以在不识别出任何少数类样本的情况下得到很高的正确率，识别少数类的分类规则也就被忽略了。本文的创新点在于从不平衡样本中提取平衡样本进行建模并对测试样本预测，进行多次的循环，得到多次的预测结果，选择次数出现最多的预测结果作为最终的预测结果，大大提高了低质量葡萄酒的识别率。 基于此抽样建模方法，本文首先对判别分析、支持向量机、分类回归树以及随机森林在葡萄酒质量识别能力进行了比较分析，其中随机森林的预测效果最好，整体识别率以及低质量葡萄酒识别率最高，且模型较为稳定;其次，采用随机森林确定变量重要性，变量重要性排序结果发现，硫酸钾和酒精的重要性最高，硫酸钾和酒精的含量增加，更容易使得此种葡萄酒质量的提升，为酿造师酿造出更好的葡萄酒提供重要的信息;最后，本文将异常点的检测方法应用于进口酒的低质量葡萄酒的检测，遗憾的是，低质量葡萄酒的识别程度有限，仅识别出30%左右的低质量葡萄酒样本，只能辅助低质量葡萄酒的识别，实证结果表明，基于异常样本的低质量葡萄酒的识别率提高了。 本文的主要内容及创新点：本文的主要工作及创新点如下: 1.研究分析了传统葡萄酒质量品鉴方法存在的不足，提出了进行智能识别葡萄酒质量的必要性; 2.将多种数据挖掘分类方法应用于葡萄酒质量识别，比较各方法的差异及优势。 3.对实证研究中出现少数类样本识别率低的情况，提出通过多次特定随机采样，建立多个模型预测样本类别，对每类样本的预测结果进行统计，以最大的样本类别预测结果作为此样本的预测结果，大大提高了模型的稳定性和预测的局部优化功能，解决了葡萄酒质量识别出现的尴尬问题，即非平衡样本中，少数类样本未被识别。 4.异常点的检测方法应用于检测低质量葡萄酒的检测，辅助和完善低质量葡萄酒的识别结果。 5.本文是通过结合先进的统计软件R语言和数学计算软件matlab对数据进行分析处理，继而建立模型对样本进行预测，特别是R语言，在计算的性能上更优于matlab，更节省时间和计算空间。 关键词：葡萄酒质量识别，判别分析，支持向量机，分类回归树，随机森林，异常点检测。
上海大学2013-2014学年春季学期硕士研究生课程考试 课程名称：数据挖掘与商务智能课程编号： 29SBG9016 论文题目：基于C5.0算法的白葡萄酒品质分析 研究生姓名（学号）： 论文评价： 论文成绩： 任课教师：评阅日期： 2014年6月
基于C5.0算法的白葡萄酒品质分析 摘要：针对目前消费者对葡萄酒的需求日益强烈，很多大的庄园希望为顾客提供品质优秀的葡萄酒，本文使用测量优先度信息增益率的计算方法，对某庄园现有葡萄酒的客观理性数据进行分析处理，在SPSS Clementine 12.0数据挖掘平台使用C5.0算法模型进行数据挖掘，构造了对葡萄酒品质进行分类的决策树模型，经分析评估正确率为72.71%，从而帮助庄园在大数据环境下利用数据挖掘技术进行葡萄酒品质的判别，有效地减少因品酒师个人因素带来的评级波动。 关键词：葡萄酒；品质；决策树；C5.0算法；Clementine数据挖掘平台 1 引言 葡萄酒品质测定是葡萄酒行业进行质量管理的一种重要手段，测定葡萄酒品质需要品酒师依靠个人感官和经验来进行判定。品酒师通过观察葡萄酒的颜色、质感等外观特性以及葡萄酒的香气，并且采用品尝的方式感受葡萄酒的滋味和口感。然而，人工品酒具有一定的主观性，依赖于品酒师的经验以及当前的状态，所评定出来的葡萄酒级别存在评级不稳定的问题，难以在业内得到共识。另外，葡萄酒的质量安全与公众身体健康密切相关，其中葡萄酒质量检测技术是保障葡萄酒质量安全的重要手段，采用自动化手段检测葡萄酒质量及安全是提高葡萄酒质量检测手段的一种有效方法。 针对这个问题，采用数据挖掘算法中的C5.0算法进行葡萄酒品质预测，该方法具有准确率高、算法简单和高效的优点，尤其适合对大量数据信息分析挖掘，在葡萄酒行业中品质预测应用中，能够有效地减少因品酒师个人因素带来的评级波动。 2 算法概述 2.1 C5.0算法概述 C5.0是决策树模型中的算法，最早的算法是亨特CLS（Concept Learning System）提出，后经发展由Quinlan.J.R在1979年提出了著名的ID3算法，主要针对离散型属性数据。基于IE3算法，又有许多ID3的改进算法出现。1993年，Quinlan.J.R再次提出了C4.5算法，C4.5算法节点的分裂属性根据信息增益比率来选取，这样就避免了ID3多属性取值的不足，并且C4.5算法还提出了一些新的功能，如剪枝技术等。 C5.0是Quinlan.J.R在C4.5的基础上改进产生决策树的一种较新的算法，它除了拥有C4.5的全部功能外，还引入很多新的技术，最重要的技术引进就是Boosting技术，目的是为了进一步提高决策树对样本的识别率，同时C5.0的算法复杂度更低，使用更加稳定，适应性更强，因此具有更高的使用价值。 2.2 C5.0算法原理 C5.0是经典的决策树模型的算法之一，决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构，它是利用信息论原理对大量样本的属性进行分析和归纳而产生的。对于某一个分类问题或者是规则问题，决策树的构造就是将所有的数据按照树状的结构从上往下，分支分裂的过程。生成的每一个分支都会有属性值作为下一次分枝的一句，从中提取出有用的信息，从而形成规则集。决策树分类基本思想具体如图1所示。
基于数据挖掘技术的红酒评分预测模型的设计与分析 作者：王柏 来源：《现代商贸工业》2019年第07期 摘要：随着现代社会的快速发展，红酒行业已慢慢走向全球化与大众化，更多的红酒品牌和品种也逐渐被世人所知。然而，红酒品质也分三六九等，如何判断一款红酒是优是劣？利用SPSS，Excel等软件，使用回归、决策树、聚类等经典机器学习算法，对红酒的价格、评分、产地等因素进行统计与分析。最终得出红酒的原产国，省份以及品种基本可以决定红酒的优劣。 关键词：红酒;数据挖掘;机器学习 中图分类号：TB文献标识码：Adoi：10.19311/https://www.doczj.com/doc/0110539109.html,ki.1672-3198.2019.07.100 1前言 红酒，是一种有着漫长历史的饮品。早在公元前1000年，红酒就在地中海沿岸大部分地区繁衍传播，并逐漸发展成为高档饮品。在全世界的基督教信徒的眼中，红酒被视为耶稣的血液，这一点也促进了红酒的平民化。红酒不仅仅给人以高雅和浪漫的感觉，在很多女性心中还有美容驻颜的功效，随着时间的推移，社会也在快速发展，人们生活水平逐步提升，红酒市场目前拥有着巨大的发展潜力和良好的发展前景，红酒也将逐渐走向全球化与大众化，让越来越多的人有机会去品尝。 近年来，越来越多的人更加讲究红酒的品质，传统红酒的品鉴，要考虑红酒的香气、口感、结构、酿造工艺、风土和价格等综合因素。但这些复杂的品鉴技术需要积年累月的品酒经验，对于大多数普通人来说，学习这门技术并不容易。因此，人们对于红酒的品质界定十分地模糊，并不清楚哪些红酒档次较高，而哪些红酒档次相对较低。为了帮助人们通过更简单直接的方法去了解红酒的品质，本文根据Kaggle网站上Wine Reviews专题提供的129970组数据，使用决策树，聚类等经典机器学习算法，分析数据规律，建立了根据红酒产地、品种、制造商等因素预测红酒品质的模型;并探索了影响红酒档次的最主要因素。该模型可以为喜欢红酒的人们提供参考，从而使他们对于红酒品质有着更加清晰的认识。 2数据介绍和预处理 本文使用的Wine Reviews数据集的原始出处是WineEnthusiast网站上不同国家用户对众多红酒的评论。本数据集主要包含了129970款红酒的产地国（Country）、省份（Province）、
用户画像数据建模方法（转） (2014-09-23 09:06:07) 转载▼ 标签： 分类：数据挖掘 用户细分 标签 画像 数据 挖掘 作者：百分点技术总监郭志金 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新，个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析，大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？ 男，31岁，已婚，收入1万以上，爱美食，团购达人，喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述，即：用户信息标签化。 如果用一幅图来展现，即：
二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？ 也可以做数据挖掘工作：利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌？利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况？ 大数据处理，离不开计算机的运算，标签提供了一种便捷的方式，使得计算机能够程序化处理与人相关的信息，甚至通过算法、模型能够“理解”人。当计算机具备这样的能力后，无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域，都将能进一步提升精准度，提高信息获取的效率。
基于数据挖掘的葡萄酒质量识别 我们知道，传统的葡萄酒鉴别靠感觉器官的品尝来判断其质量的好坏，这就必须要求品尝者是训练有素的品酒专家。但感官品尝结果容易受各种因素的影响。随着科学技术的发展，葡萄酒质量品鉴成了一项可以替代性的工作，不在局限于酿酒工作者的工作才能完成。因此，将数据挖掘方法用于葡萄酒评级早已被各国所采用。下面主要基于数据挖掘的分类和回归方法对葡萄酒质量的鉴别做一个简单的分析与判断。 1.数据挖掘理论方法论述 1.1主成分回归 在数据处理中，经常会遇到高维数据组，由于数据维数高，变量多，而且变量间往往存在相关关系，因此很难抓住他们的相关关系信息。在实际问题中，研究多变量问题是经常遇到的，再加上变量指标之间有一定的相关性，这势必增加了问题的复杂性，主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的较少的综合指标来代替原来的指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标尽可能多的反映原来指标的信息。这种将多个变量化为少数互相无关的综合指标的统计方法称为主成分分析。 主成分分析就是设法将原来众多具有一定相关性的变量重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替，通常数学上的处理就是将原来p 个变量作线性组合，作为新的综合指标，但是这种线性组合，需要加以限制。假设第一个综合指标记为1F ，自然希望1F 尽可能多的反映原来指标的信息，这里最经典的方法是用1F 的方差来表达，即)(1F Var 越大，表示1F 包含的信息越。因此所有线性组合中所选取的1F 应该是方差最大的，故将1F 称为第一主成分，如果1F 不足以代表原来p 个指标的信息，在满足0),(21=F F Cov 的条件下，再考虑选取2F 作为第二个主成分，同理可以构造第三，四，.....,第p 个主成分。 ....2211p pi i i i X a X a X a F +++= 要求： （1）;1 ...22221=+++pi i i a a a （2）不相关与)(j i F F j i ≠ 求得X 的主成分为协房阵∑的特征向量为系数的线性组合。得到主成分，提取所需要的前几个主要成分后，回归的过程与线性回归是一致的。只是自变量变成了选取的主成分，因变量不变。 1.2 分类回归树 1.2.1分类回归树的构建