Классификация вин
==================

Задача. Измеряются 13 характеристик химического состава вина для трех сортов вин, выращенных в одной и той же области Италии разными виноделами. Необходимо по значениям имеющихся переменных определить сорт вина.

Сорт вина указан в трех столбцах класс_1, класс_2 и класс_3. Если в первом столбце (класс_3) стоит единица, то наблюдение соответствует виду вина третьего типа, если во втором столбце (класс_2) стоит единица, то наблюдение соответствует виду вина второго типа, если в третьем столбце (класс_1) стоит единица, то наблюдение соответствует виду вина первого типа. Таким образом, столбцы дублируют друг  друга.

Задача приобрела большую известность и активно обсуждалась. Как оказалось, статистические методы могут различать вина лучше профессиональных сомелье. 

Список переменных:

1.  Alcohol (содержание алкоголя)
2.  Malic acid (яблочная кислота)
3.  Ash (зола)
4.  Alcalinity of ash  
5.  Magnesium (магний)
6.  Total phenols (общее содержание фенола (карболовой кислоты))
7.  Flavanoids  (ароматические вещества)
8.  Nonflavanoid phenols
9.  Proanthocyanins
10. Color intensity  (интенсивность цвета)
11. Hue (окраска? красители?)
12. OD280/OD315 of diluted wines
13. Proline   (пролин)       

Число наблюдений – 178
Число переменных – 13, все измерены в количественной (непрерывной) шкале.

В задаче рекомендуется (но не обязательно) провести сокращение числа переменных.

Источник задачи: UCI Machine learning Database (ftp://ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-databases/wine)

Обсуждение задачи: (ftp://ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-databases/wine)

Данные обсуждаются в книге: Principe Jose C., Euliano Neil R., Lefebvre W. Curt. Neural and Adaptive Systems: Fundamentals through Simulations
