[人工智能]七种干豆类型预测分类 报告加代码

题目： 七种干豆类型预测分类

数据集介绍

干豆( Phaseolus vulgarisL.) 是世界许多地区的主食，加工使人们能够在日常饮食中消费和加入这种营养丰富的食物。国际食品信息理事会 (IFIC) 描述了五个加工级别的连续统一体；从最低限度加工到预制食品/膳食；而三个类别（组），最小加工，加工和超加工；已被一些流行病学家分类。许多北美消费者、卫生专业人员和政策制定者认为超加工食品和一些加工食品不健康。本研究使用了七种不同类型的干豆，根据市场情况考虑了形状、形状、类型和结构等特征。为了获得统一的种子分类，开发了一个计算机视觉系统来区分七个不同的登记品种，它们具有相似的特征。对于分类模型，使用高分辨率相机拍摄了7种不同登记的干豆的13611粒图像。通过计算机视觉系统获得的菜豆图像经过分割和特征提取阶段，共有16个特征；从晶粒中获得了12个尺寸和4个形状。

数据来源于UCI数据库，网址是https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Dry+Bean+Dataset/，数据为Dry_Bean_Dataset.xlsx数据集(下载下来格式xlsx)。该数据集共13661条数据，17个变量，具体变量名及含义如下表所示。

各变量内容：
1.) Area (A): The area of a bean zone and the number of pixels within its boundaries.
2.) Perimeter §: Bean circumference is defined as the length of its border.

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