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常用的数据挖掘工具有哪些

发布网友 发布时间:2022-03-23 23:30

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热心网友 时间:2022-03-24 00:59

1、
Weka
WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
2、
Rapid
Miner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。
3、
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++

Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
4、
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。
5、
jHepWork
jHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。
Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。该程序包括许多工具,可以用来和二维三维的科学图形进行互动。
6、
Apache
Mahout
Apache
Mahout

Apache
Software
Foundation
(ASF)
开发的一个全新的开源项目,其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在
Apache
在许可下免费使用。该项目已经发展到了它的最二个年头,目前只有一个公共发行版。Mahout
包含许多实现,包括集群、分类、CP
和进化程序。此外,通过使用
Apachehadoop库,Mahout
可以有效地扩展到云中。
7、
ELKI
ELKI(Environment
for
Developing
KDD-Applications
Supported
by
Index-Structures)主要用来聚类和找离群点。ELKI是类似于weka的数据挖掘平台,用java编写,有GUI图形界面。可以用来寻找离群点。
8、
Rattle
Rattle(易于学习的
R
分析工具)提供数据的统计和可视化摘要,将数据转换成容易建模的形式,从数据中构建无监督和监督模型,以图形方式呈现模型的性能,并得出新的数据集。
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