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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.2
- 수록면
- 81 - 87 (7page)
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Nowadays wine is increasingly enjoyed by a wider range of consumers, and wine certification and quality assessment are key elements in supporting the wine industry to develop new technologies for both wine making and selling processes. There have been many attempts to construct a more methodical approach to the assessment of wines, but most of them rely on objective decision rather than subjective judgement. In this paper, we propose a data mining approach to predict human wine taste preferences that is based on easily available analytical tests at the certification step. We used sequential forward selection and decision tree for this purpose. Experiments with the wine quality dataset from the UC Irvine Machine Learning Repository demonstrate the accuracies of 76.7% and 78.7% for red and white wines respectively.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Related Works
III. Data Set
IV. Classification
V. Experiment
VI. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - P. Cortez / 2009 / Modeling wine preferences by data mining from physicochemical properties / Decision Support Systems 47 (4) : 547 ~ 553
[학술대회논문] - A. Abdelhalim / 2009 / A new method for learning decision trees from rules / IEEE International Conference on Machine Learning and Applications : 693 ~ 698
[학술대회논문] - M. A. Hussain / 2013 / An optimized approach to generate simplified decision trees / IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research : 1 ~ 5
[인터넷자원] - A. Asuncion / / UC Irvine Machine Learning Repository
[학술대회논문] - S. Shanmuganathan / 2010 / Data mining techniques for modelling seasonal climate effects on grapevine yield and wine quality / IEEE International Conference on Computational Intelligence, Communication Systems and Networks : 82 ~ 89
[학술대회논문] - A. Abdelhalim / 2009 / A new method for learning decision trees from rules / IEEE International Conference on Machine Learning and Applications : 693 ~ 698
[학술대회논문] - M. A. Hussain / 2013 / An optimized approach to generate simplified decision trees / IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research : 1 ~ 5
[인터넷자원] - A. Asuncion / / UC Irvine Machine Learning Repository
[학술대회논문] - S. Shanmuganathan / 2010 / Data mining techniques for modelling seasonal climate effects on grapevine yield and wine quality / IEEE International Conference on Computational Intelligence, Communication Systems and Networks : 82 ~ 89
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