细数数据挖掘的五个超赞免费开源软件

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.