使用白酒数据集的全部条件特征，对这个数据集的样本进行求取，他们的优势关系类。在这个基础之上，再计算三个决策类，也就是三种标签样本集在所有13个条件属性的下近似。

为了计算白酒数据集中样本的优势关系类，并计算三个决策类的下近似，您可以使用模糊聚类算法，如模糊C均值聚类（FCM）算法。以下是一个示例代码，展示了如何使用sklearn库中的FCM算法来实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取白酒数据集
data = pd.read_csv('wine_dataset.csv')

# 提取条件特征
features = data.drop(['样本标签'], axis=1)

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
normalized_features = scaler.fit_transform(features)

# 使用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
reduced_features = pca.fit_transform(normalized_features)

# 计算样本的优势关系类
fcm = KMeans(n_clusters=3)  # 设置聚类簇数为3
fcm.fit(reduced_features)
labels = fcm.labels_

# 打印每个样本的优势关系类
for i, sample in enumerate(reduced_features):
    print(f"样本{i+1}的优势关系类: {sample}, 决策类: {labels[i]}")

# 计算三个决策类的下近似
approximations = []
for label in range(3):
    indices = np.where(labels == label)[0]
    subset = features.iloc[indices]
    approximation = np.mean(subset, axis=0)
    approximations.append(approximation)

# 打印三个决策类的下近似
for label, approximation in enumerate(approximations):
    print(f"决策类{label+1}的下近似: {approximation}")

上述代码中，我们首先读取白酒数据集，并提取条件特征。然后，我们使用`MinMaxScaler`进行数据归一化，以确保不同属性的值在相同的范围内。接下来，我们使用PCA进行降维，并将结果存储在`reduced_features`中。

然后，我们使用FCM算法进行聚类，将样本分为三个决策类，并将每个样本的优势关系类存储在`labels`中。

最后，我们计算三个决策类的下近似。对于每个决策类，我们找到属于该类的样本的索引，然后在原始特征数据集上进行子集选择，并计算平均值作为下近似。

请注意，这里的决策类是根据聚类算法得到的，可能与数据集中的实际标签不完全对应。如果您有标签信息，可以使用监督学习算法（如分类器）来计算决策类的下近似。