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葡萄酒数据的建模分析

1. 酒精含量与葡萄酒质量的相关性探索

我们首先思考，白葡萄酒是否总体上优于红葡萄酒，或者白葡萄酒专家是否比红葡萄酒专家更容易给出高分，不过数据并未给出明确答案。另外，酒精含量和葡萄酒质量之间是否存在相关性呢？我们可以使用Rio和ggplot2来进行探究，具体命令如下：

$ < wine-both-clean.csv Rio -ge 'ggplot(df, aes(x=alcohol, y=quality, '\ > 'color=type)) + geom_point(position="jitter", alpha=0.2) + '\ > 'geom_smooth(method="lm")' | display

2. 使用Tapkee进行降维

降维的目标是将高维数据点映射到低维空间，同时要保证相似的数据点在低维映射中仍保持接近。我们的葡萄酒数据集包含13个特征，为了便于可视化，我们选择二维进行降维。

2.1 Tapkee介绍

Tapkee是一个用于降维的C++模板库，它实现了多种降维算法，包括：
- 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding）
- Isomap
- 多维尺度分析（Multidimensional scaling）
- 主成分分析（PCA）
- t分布随机邻域嵌入（t-SNE）

虽然Tapkee主要是一个可集成到其他应用中的库，但它也提供了命令行工具，我们将使用它对葡萄酒数据集进行降维。 <