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学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具

发布时间:2019-08-25 22:21 来源:未知 编辑:admin

  WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本,是非常复杂的,并且应用在许多不同的应用中,包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于,它在 GNU 通用公共许可证下是免费的,因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。WEKA 支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后,WEKA 将会变得更强大,但目前不包括在内。该工具是用 Java 语言编写的,通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。值得一提的是,该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外,除了数据挖掘,RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下,可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所,大量开源项目在此落户,其中就包括维基百科使用的 MediaWiki。

  数据处理主要有三个部分:提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面,以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台,同时还通过其模块化数据的流水型概念,集成了各种机 器学习的组件和数据挖掘,并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

  如果我告诉你R项目,一个 GNU 项目,是由 R(R-programming简称,以下统称R)自身编写的,你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的,并且很多模块都是由 R 编写的,这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。R语言被广泛应用于数据挖掘,以及开发统计软件和数据分析中。近年来,易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收集等等。

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