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五個免費開源的數據挖掘工具推薦

開源
本文介紹了五個免費開源的數據挖掘工具。所謂數據挖掘工具包括兩類,針對特定領域的數據挖掘工具以及通用的數據挖掘工具,本文介紹的五種工具均有所覆蓋。

本文介紹了五個免費開源的數據挖掘工具。所謂數據挖掘工具包括兩類,針對特定領域的數據挖掘工具以及通用的數據挖掘工具,本文介紹的五種工具均有所覆蓋。

Orange

Orange 是一個基于組件的數據挖掘和機器學習軟件套裝,它的功能即友好,又很強大,快速而又多功能的可視化編程前端,以便瀏覽數據分析和可視化,基綁定了Python以進行腳本開發。它包含了完整的一系列的組件以進行數據預處理,并提供了數據帳目,過渡,建模,模式評估和勘探的功能。其由C++ 和 Python開發,它的圖形庫是由跨平臺的Qt框架開發。

RapidMiner

RapidMiner, 以前叫 YALE (Yet Another Learning Environment), 其是一個給機器學習和數據挖掘和分析的試驗環境,同時用于研究了真實世界數據挖掘。它提供的實驗由大量的算子組成,而這些算子由詳細的XML 文件記錄,并被RapidMiner圖形化的用戶接口表現出來。RapidMiner為主要的機器學習過程提供了超過500算子,并且,其結合了學習方案和Weka學習環境的屬性評估器。它是一個獨立的工具可以用來做數據分析,同樣也是一個數據挖掘引擎可以用來集成到你的產品中。

Weka

由Java開發的 Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 是一個知名機器學機軟件,其支持幾種經典的數據挖掘任務,顯著的數據預處理,集群,分類,回歸,虛擬化,以及功能選擇。其技術基于假設數據是以一種單個文件或關聯的,在那里,每個數據點都被許多屬性標注。 Weka 使用Java的數據庫鏈接能力可以訪問SQL數據庫,并可以處理一個數據庫的查詢結果。它主要的用戶接品是Explorer,也同樣支持相同功能的命令行,或是一種基于組件的知識流接口。

JHepWork

為科學家,工程師和學生所設計的 jHepWork 是一個免費的開源數據分析框架,其主要是用開源庫來創建 一個數據分析環境,并提供了豐富的用戶接口,以此來和那些收費的的軟件競爭。它主要是為了科學計算用的二維和三維的制圖,并包含了用Java實現的數學科學庫,隨機數,和其它的數據挖掘算法。 jHepWork 是基于一個高級的編程語言 Jython,當然,Java代碼同樣可以用來調用 jHepWork 的數學和圖形庫。

KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) 是一個用戶友好,智能的,并有豐演的開源的數據集成,數據處理,數據分析和數據勘探平臺。它給了用戶有能力以可視化的方式創建數據流或數據通道,可選擇性地運行一些或全部的分析步驟,并以后面研究結果,模型 以及 可交互的視圖。 KNIME 由Java寫成,其基于 Eclipse 并通過插件的方式來提供更多的功能。通過以插件的文件,用戶可以為文件,圖片,和時間序列加入處理模塊,并可以集成到其它各種各樣的開源項目中,比如:R語言,Weka, Chemistry Development Kit, 和 LibSVM.

源文:http://www.junauza.com/2010/11/free-data-mining-software.html

譯文:http://coolshell.cn/articles/3356.html

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責任編輯:yangsai 來源: coolshell.cn
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