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六款强大的开源数据挖掘工具

[日期:2016-05-11] 来源:极客头条  作者: [字体: ]

  以下为您推荐六款强大的开源数据挖掘工具

数据挖掘

  1、RapidMiner

  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。

  2、WEKA

  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。

  3、R-Programming

  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。

  4、Orange

  Python之所以受欢迎,是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个Python开发者,当涉及到需要找一个工作用的工具时,那么没有比Orange更合适的了。它是一个基于Python语言,功能强大的开源工具,并且对初学者和专家级的大神均适用。

  此外,你肯定会爱上这个工具的可视化编程和Python脚本。它不仅有机器学习的组件,还附加有生物信息和文本挖掘,可以说是充满了数据分析的各种功能。

  5、KNIME

  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。

  KNIME是基于Eclipse,用Java编写的,并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加,并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

  6、NLTK

 

  当涉及到语言处理任务,没有什么可以打败NLTK。NLTK提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。而您需要做的只是安装NLTK,然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中,您就可以去做其他事了。因为它是用Python语言编写的,你可以在上面建立应用,还可以自定义它的小任务。





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