wine样本数据集中是double类型的178 * 14矩阵包括了三种酒中13种不同成分的数量。文件中，每行代表一种酒的样本，共有178个样本，一共有14列，1到13列是特征，第14列是标签

这是关于意大利一个地区的葡萄酒数据[1]，该数据是对该地区的三种不同培育品种的葡萄所酿造的酒的13种要素的化学分析结果，一共有178个观测值。我们希望用这些数据来建立一个模型，利用这些要素的特性来判断是那个品种的葡萄所酿造的酒。因变量是Class (品种)，有1、2、3个哑元取值，而13个自变量为：Alcohol (酒精)、 Malic.acid (苹果酸)、Ash (灰分)、Alcalinity of ash (灰的碱性)、Magnesium (镁)、 Total phenols (苯酚总量)、Flavanoids[2]、Nonflavanoid phenols(非flavanoid苯酚)、Proanthocyanins[3]、Color intensity(颜色强度)、Hue(色调)、OD280/OD315 of diluted wines (稀释的酒的蛋白质浓度的光谱度量)、Proline(脯氨酸)。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于SVM的数据分类预测_意大利葡萄酒种类识别_WineClass_matlab_SVM 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

matlab14 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。

针对葡萄酒的含量特征将葡萄酒分为四个种类，采用SVM算法对特征集进行训练，根据训练得到的优秀参数对分类模型进行分类。

matlab程序，基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别，里面一个.m文件，一个.mat数据集，直接可以使用。

SVM的数据分类预测—意大利葡萄酒种类识别的matlab源程序与数据 - SVM prediction data classification - Italian Wine type recognition matlab source code and data

libsvm 用到的意大利葡萄酒数据，matlab ，学习资源。