Clustering and classification of red wines by physical-chemical properties using data mining methods

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

A study was preformed of 178 samples of red wines of Italian manufacturers, taken from the public repository for machine learning UCI. The methods of Data Minig made a computer analysis of the influence of 13 physico-chemical properties of the samples on the distribution of wines in three groups. The next classification models were built: factor, discriminant, canonical, MLP multilayer perceptron, Kohonen neural network SOFM, predictive (support vector method, Bayesian klаssifier, nearest neighbor method) and decision trees. The neural network classifiers SOFM 13-3, MLP 13-5-3 and clusterer SOFM 16-3 were trained. It was shown that proline, flavonoids, color intensity, proteins and alcohol determine the discriminatory power of the models.

作者简介

N. Bondarev

V.N. Karazin Kharkiv National University

Email: n_bondarev@ukr.net

参考

  1. Ye Ch., Li K., Jia G. // J. Phys. Conf. Ser. 2020. Vol. 1684. N 1. 012067. doi: 10.1088/1742-6596/1684/1/012067
  2. Kumar S., Agrawal K., Mandan N. // 2020 Int. Conf. on Computer Communication and Informatics (ICCCI). Coimbatore, India. 2020. P. 1. doi: 10.1109/ICCCI48352.2020.9104095
  3. Gupta Y. // Procedia Comput. Sci. 2018. Vol. 125. P. 305. doi: 10.1016/j.procs.2017.12.041
  4. Er Y., Atasoy А. // Int. J. Intelligent Syst. Apll. Eng. 2016. Vol. 4. P. 23. doi: 10.18201/ijisae.265954
  5. Baykal H., Yildirim H.K. // Crit. Rev. Food. Sci. Nutr. 2013. Vol. 53. N 5. P. 415. doi: 10.1080/10408398.2010.540359
  6. Левин А.Д., Нагаев А.И., Садагов А.Ю., Карахотин С.Н. // Аналитика и контроль. 2018. T. 22. № 2. C. 147. i 10.15826/analitika.2018.22.2.001
  7. Wine - UCI Machine Learning Repository files. https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data
  8. Forina M., Armanino C., Casting M., Ubigli M. // 1986. Vitis. Vol. 25. P. 189.
  9. Forina M., Leardi R., Armanino C., Lanteri S. // J. Chemometrics. 1990. Vol. 4. N 2. P. 191. doi: 10.1002/cem.1180040210
  10. Bai X., Wang L., Li H. // 5th Int. Conf. on Education Technology, Management and Humanities Science (ETMHS 2019). Xi'an, China, 2019. P. 1443. doi: 10.25236/etmhs.2019.309
  11. Mor N.S., Asras T., Gal E., Demasia T., Tarab E., Ezekiel N., Nikapros O., Semimufar O., Gladky E., Karpenko M., Sason D., Maslov D., Mor O. // AgriRxiv. 2022. doi: 10.31220/agriRxiv.2022.00126
  12. Amerine M.A., Roessler E.B. Wines: Their Sensory Evaluation. San Francisco: W.H. Freeman & Co, 1983. 432 p.
  13. Кишковский З.Н., Скурихин И.М. Химия вина. М.: 1996. 462 c.
  14. Аникина Н.С., Червяк С.Н., Гниломедова Н.В. // Аналитика и контроль. 2019. Т. 23. № 2. С. 158. doi: 10.15826/analitika.2019.23.2.003
  15. Aleixandre-Tudo J.L., Du Toit W. In: Frontiers and New Trends in the Science of Fermented Food and Beverages. London: IntechOpen, 2018. P. 1. doi: 10.5772/intechopen.79550
  16. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика. 1989. 216 c.
  17. Малхорта Н.К. Маркетинговые исследования. Практическое руководство. М.: Издательский дом "Вильямс", 2002. 960 с.
  18. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере. СПб: Питер, 2003. 686 с.
  19. Наследов А. IBM SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. СПб: Питер, 2013. 416 с.
  20. Бондарев Н.В. // ЖОХ. 2020. Т. 90. Вып. 10. С. 1583. doi: 10.31857/S0044460X20100145
  21. Bondarev N.V. // Russ. J. Gen. Chem. 2020. Vol. 90. N 10. P. 1906. doi: 10.1134/S107036322010014X
  22. Бондарев Н.В. // ЖОХ. 2021. Т. 91. Вып. 3. С. 449. doi: 10.31857/S0044460X21030112
  23. Bondarev N.V. // Russ. J. Gen. Chem. 2021. Vol. 91. N 3. P. 409. doi: 10.1134/S1070363221030117
  24. Kalika E., Bondarev N., Katin K., Kochaev A., Grekova A., Kaya S., Bauetdinov Y., Maslov M. // J. Mol. Liq. 2023. Vol. 377. 121559. doi: 10.1016/j.molliq.2023.121559
  25. Cattell R.B. // Multivariate Behav. Res. 1966. Vol. 1. N 2. P. 245. doi: 10.1207/s15327906mbr0102_10
  26. Халафян А.А. Современные статистические методы медицинских исследований. М.: ЛКИ, 2008. 320 с.
  27. Nocedal J., Wright S.J. Numerical Optimization. Springer, 2006. 683 p.
  28. Al-Baali M., Spedicato E., Maggioni F. // Optimization Methods and Software. 2013. Vol. 29. N 5. P.937. doi: 10.1080/10556788.2013.856909
  29. Халафян А.А., Темердашев З.А., Т.И. Гугучкина Т.И., Якуба Ю.Ф. // Аналитика и контроль. 2017. Т. 21. N 2. С. 161. doi: 10.15826/analitika.2017.21.2.010

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2023