载入测试数据wine,其中包含的数据类别数为3;wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1
时间: 2023-09-09 10:02:44 浏览: 54
载入测试数据wine,其中包含的数据类别数为3。wine是一个178行13列的矩阵,wine_labels是一个178行1列的向量。
在载入测试数据时,我们首先需要准备好数据集文件。wine数据集是一个经典的分类任务数据集,包含了178个不同品种的葡萄酒的13个属性的测量结果。
在载入数据时,我们需要使用适当的编程语言和相关的库函数。例如,在Python中,我们可以使用pandas库来读取csv文件,并将其转换为数据框(DataFrame)的形式。这样可以更方便地处理数据。
一般来说,我们可以使用如下的代码来加载wine数据集:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集文件
wine_data = pd.read_csv('wine.csv')
# 提取特征矩阵和标签向量
wine = wine_data.iloc[:, 1:] # 提取特征矩阵,排除第一列的样本编号
wine_labels = wine_data.iloc[:, 0] # 提取标签向量
# 打印数据集维度信息
print("wine数据矩阵的维度:", wine.shape) # (178, 13)
print("wine_labels标签向量的维度:", wine_labels.shape) # (178, 1)
```
这样,我们就成功地载入了wine数据集,并将其分为了wine矩阵和wine_labels标签向量。其中,wine矩阵的行数为178,列数为13,标签向量的长度为178。这个数据集一共包含3个类别的葡萄酒。