[转]五个免费开源的数据挖掘软件

红薯 发布于 2010/12/14 23:22
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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

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.

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leolovenet
leolovenet

介绍的还是不清楚,看来还的都用一下才知道情况。摸索中前进。

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wangsheng
wangsheng
有没有人介绍一下目前哪个软件用得比较多?
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南瓜太郎
南瓜太郎
哪一种更适合微博这种小数据的挖掘呢
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唐锦龙
唐锦龙

这个目前国内还没有完整的说明文档。当然了,能把这个搞通也是一个小项目!

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gzb
gzb

好高深,继续研究

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SldnH
SldnH

刚刚做完一个调查,里面使用人数最多的是rapid miner,其次是weka跟knime

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Klingon
Klingon
Weka用的比较多吧~~,有玩Weka的小伙伴欢迎交流,QQ:173-678-793
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