WINE DATASET ANALYSIS

Я выбрала винный датасет, с сайта kaggle, потому что он идеально балансирует между научной строгостью и эстетической привлекательностью. Химический анализ вин превращает искусство виноделия в точную науку. Мне было важно показать, как работа с реальными данными позволяет находить скрытые закономерности там, где кажется, что правит только субъективное восприятие, даже во вкусе вина можно обнаружить математическую точность.

Загрузка файла формата csv.

Подключение библиотек.

Палитра подбиралась по винным оттенкам.

Всего образцов: 178 Количество классов: 3

Класс 1 показывает стабильно высокое содержание алкоголя (13-14.5%), Класс 3 — самое низкое (12-13%), а Класс 2 занимает промежуточное положение. Это чёткое ранжирование позволяет использовать алкоголь как первичный маркер для классификации вин.

Флавоноиды, общие фенолы и антоцианы образуют тесный корреляционный кластер (0.6-0.9), что указывает на их совместное присутствие и взаимное влияние — изменение одного компонента систематически отражается на других.

Все три класса образуют визуально различимые кластеры с минимальным перекрытием, демонстрируя, что всего две главные компоненты (PC1 и PC2) сохраняют достаточно информации для уверенного различения вин — 66,1% общей дисперсии.

Градиентные столбцы визуализируют последовательное снижение всех ключевых показателей от Класса 1 к Классу 3: алкоголь (14.2 — 13.0), флавоноиды (3.0 — 1.7), интенсивность цвета (5.5 — 3.3). Это доказывает системность различий, а не случайные отклонения по отдельным параметрам.

СТАТИСТИКА ПО КЛАССАМ:

Класс 1: • Образцов: 59 (33.1%) • Алкоголь: 13,74% • Флавоноиды: 2.98

Класс 2: • Образцов: 71 (39.9%) • Алкоголь: 12,28% • Флавоноиды: 2.08

Класс 3: • Образцов: 48 (27.0%) • Алкоголь: 13,15% • Флавоноиды: 0.78

КЛЮЧЕВЫЕ РАЗЛИЧИЯ:

1. Класс 1: Высокий алкоголь и флавоноиды
2. Класс 2: Средние значения, самая многочисленная группа
3. Класс 3: Наименьший алкоголь, более светлый цвет

DeepSeek — помощь с кодом Sora — генерация обложки