用R语言Select a dataset from the UCI Machine Learning Repository, describe the dataset, create a dot plot with the lattice package and analyse the graph

1. 选择数据集

在 UCI Machine Learning Repository 上选择一个数据集，这里以 Wine Quality 数据集为例。这个数据集包含了红葡萄酒和白葡萄酒的化学分析数据以及品尝评分数据，总共有 11 个变量，6497 个样本。

2. 描述数据集

这个数据集包含了以下 11 个变量：

- fixed acidity: 固定酸度
- volatile acidity: 挥发性酸度
- citric acid: 柠檬酸
- residual sugar: 残留糖分
- chlorides: 氯化物
- free sulfur dioxide: 游离二氧化硫
- total sulfur dioxide: 总二氧化硫
- density: 密度
- pH: pH 值
- sulphates: 硫酸盐
- alcohol: 酒精浓度

其中，前 10 个变量是化学分析数据，最后一个变量是品尝评分数据。品尝评分数据是一个 0-10 的整数，代表了葡萄酒的品质，分数越高表示品质越好。

3. 用 lattice 包创建点图

首先，我们需要安装并加载 lattice 包：

install.packages("lattice")
library(lattice)

然后，读入数据集并创建点图：

# 读入数据
wine <- read.csv("winequality-red.csv", header = TRUE, sep = ";")

# 创建点图
dotplot(as.factor(wine$quality) ~ wine$alcohol, xlab = "Alcohol", ylab = "Quality", main = "Wine Quality")

这个点图展示了不同酒精浓度下葡萄酒的品质分布情况：


4. 分析点图

从点图中可以看出，随着酒精浓度的提高，葡萄酒的品质得到了明显的提升。同时，品质评分的分布范围也变得更加集中，说明更多的葡萄酒被评为了较高的品质。这个点图也可以用来检查异常值和离群值，例如，可能会注意到一些品质评分为 3 和 8 的葡萄酒在某些酒精浓度下数量很少，这可能是由于数据采集过程中的偏差导致的。