五个免费开源的数据挖掘软件
在网上看到一篇文章介绍五个免费开源的数据挖掘软件,转过来。
Orange
Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
RapidMiner
RapidMiner, 以前叫 YALE (Yet Another Learning Environment), 其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境,同时用于研究了真实世界数据挖掘。它提供的实验由大量的算子组成,而这些算子由详细的XML 文件记录,并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子,并且,其结合了学习方案和Weka学习环境的属性评估器。它是一个独立的工具可以用来做数据分析,同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。
Weka
由Java开发的 Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 是一个知名机器学机软件,其支持几种经典的数据挖掘任务,显著的数据预处理,集群,分类,回归,虚拟化,以及功能选择。其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的,在那里,每个数据点都被许多属性标注。 Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库,并可以处理一个数据库的查询结果。它主要的用户接品是Explorer,也同样支持相同功能的命令行,或是一种基于组件的知识流接口。
JHepWork
为科学家,工程师和学生所设计的 jHepWork 是一个免费的开源数据分析框架,其主要是用开源库来创建 一个数据分析环境,并提供了丰富的用户接口,以此来和那些收费的的软件竞争。它主要是为了科学计算用的二维和三维的制图,并包含了用Java实现的数学科学库,随机数,和其它的数据挖掘算法。 jHepWork 是基于一个高级的编程语言 Jython,当然,Java代码同样可以用来调用 jHepWork 的数学和图形库。
KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) 是一个用户友好,智能的,并有丰演的开源的数据集成,数据处理,数据分析和数据勘探平台。它给了用户有能力以可视化的方式创建数据流或数据通道,可选择性地运行一些或全部的分析步骤,并以后面研究结果,模型 以及 可交互的视图。 KNIME 由Java写成,其基于 Eclipse 并通过插件的方式来提供更多的功能。通过以插件的文件,用户可以为文件,图片,和时间序列加入处理模块,并可以集成到其它各种各样的开源项目中,比如:R语言,Weka, Chemistry Development Kit, 和 LibSVM.
源文:http://www.junauza.com/2010/11/free-data-mining-software.html(墙)
建议继续学习:
- 数据分析中常用的数据模型 (阅读:6327)
- 谈谈与数据打交道的工作 (阅读:4275)
- 如何对统计数据进行分析 (阅读:3842)
- 页面停留时间和网站停留时间详解 (阅读:3642)
- 浅析十三种常用的数据挖掘的技术 (阅读:3475)
- 音乐智能推荐 (阅读:3115)
- 使用Weka进行数据挖掘 (阅读:3120)
- WEB数据挖掘相关术语整理 (阅读:2633)
- 如何萃取海量数据的价值 (阅读:2277)
- 网络数据的背后――网络日志的分析指标 (阅读:2034)
扫一扫订阅我的微信号:IT技术博客大学习
- 作者:陈皓 来源: 车东[Blog^2]
- 标签: 数据挖掘
- 发布时间:2010-12-14 21:49:49
- [67] Go Reflect 性能
- [67] Oracle MTS模式下 进程地址与会话信
- [67] 如何拿下简短的域名
- [61] IOS安全–浅谈关于IOS加固的几种方法
- [60] 图书馆的世界纪录
- [59] android 开发入门
- [59] 【社会化设计】自我(self)部分――欢迎区
- [56] 视觉调整-设计师 vs. 逻辑
- [49] 给自己的字体课(一)——英文字体基础
- [47] 界面设计速成