5個開源數(shù)據(jù)挖掘工具，收下這波干貨
數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取隱藏的或未知，但可能有用信息的過程。尤其在機器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)挖掘是十分重要的一環(huán)。今天給大家介紹5個開源數(shù)據(jù)挖掘工具，收下這波干貨吧。
1. Orange
Orange 是由C++ 和 Python開發(fā)的，基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)軟件套裝，它的功能很豐富，而且強大。它包含了一系列組件，能進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并提供了數(shù)據(jù)帳目，過渡，建模，模式評估和勘探的功能。通過它快速且多功能的可視化編程前端，能夠瀏覽數(shù)據(jù)分析和可視化，可以綁定Python進行腳本開發(fā)。
2. KNIME
KNIME 由Java寫成，它基于Eclipse，是一個開源的、智能的，而且有豐富數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)勘探的平臺。它可視化的方式，能夠創(chuàng)建數(shù)據(jù)流或數(shù)據(jù)通道，而且可以選擇性地運行分析步驟，并研究結(jié)果，模型以及可交互的視圖。并且，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等。
3. Apache Mahout
Apache Mahout是分布式線性代數(shù)框架，這個框架是具有數(shù)學(xué)表達(dá)能力的Scala DSL，構(gòu)建了一個用于快速創(chuàng)建可擴展，且性能驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的環(huán)境，可以使得數(shù)據(jù)科學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家等更迅速地實現(xiàn)其算法。
4. Weka
Weka是用Java編寫的，可以在大部分平臺上運行，是一種開源機器學(xué)習(xí)軟件，能通過圖形用戶界面，標(biāo)準(zhǔn)終端應(yīng)用程序或Java API進行訪問。總之它是一個集合，用來解決實際數(shù)據(jù)挖掘問題的機器學(xué)習(xí)算法。
5. DataMelt
DataMelt是一個開源軟件，用于數(shù)值計算，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、符號計算，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的。DataMelt可以與Java平臺的幾種腳本語言一起使用，例如Jython，Groovy，JRuby(Ruby編程語言)和BeanShell等。
