聚类数据集UCI：wine

UCI的wine数据集是关于葡萄酒分类的数据集，包含了三个不同来源的葡萄酒的化学分析结果。每个样本有13个不同的测量值，包括酒精含量、苹果酸含量、灰分含量等，共178个样本。该数据集旨在帮助研究人员通过化学分析来确定葡萄酒的来源。

该数据集可用于聚类分析和分类任务。聚类分析可以将相似的样本分组在一起，以便更好地理解它们之间的关系。而分类任务则可以根据样本的特征预测出其对应的葡萄酒来源。

相关问题

适合用来做聚类分析的uci数据集有哪些

有很多适合用来做聚类分析的UCI数据集，以下是一些常用的数据集：

1. Iris 数据集: 包含了三个不同种类的鸢尾花的花萼和花瓣的大小数据。

2. Wine 数据集: 包含了不同品种的葡萄酒的化学分析数据。

3. Breast Cancer 数据集: 包含了乳腺肿瘤患者的一些特征数据。

4. Seeds 数据集: 包含了三种不同种类的小麦种子的不同形态特征。

5. Heart Disease 数据集: 包含了心脏病患者的一些生理指标和症状数据。

这些数据集都是经过处理和标准化的，适合用于聚类分析的实验。当然，在实际应用中，你也可以根据自己的需要选择其他的数据集。

对UCI数据库中wine数据集用k-means算法聚类并可视化的代码

以下是对UCI数据库中wine数据集用k-means算法聚类并可视化的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('wine.data', header=None)
data.columns = ['class', 'Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 'Alcalinity of ash', 'Magnesium', 'Total phenols',
                'Flavanoids', 'Nonflavanoid phenols', 'Proanthocyanins', 'Color intensity', 'Hue',
                'OD280/OD315 of diluted wines', 'Proline']

# 分离特征和标签
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
plt.xlabel('Alcohol')
plt.ylabel('Malic acid')
plt.show()

在代码中，首先读取数据集，分离特征和标签，标准化特征，然后使用KMeans聚类算法聚类。最后，使用Matplotlib库进行可视化，将聚类结果用散点图表示。其中，散点图的x轴是Alcohol特征，y轴是Malic acid特征，每个点的颜色代表该点的聚类类别。