データマイニングに使用するソフトウェア

データマイニングは、大量の不完全、ノイズ、ファジー、ランダムなデータから、人々に事前に知られていない有用な情報や知識を抽出するプロセスです。データ マイニングのタスクは、データ セットからパターンを発見することです。発見できるパターンは多数あり、その機能に応じて、予測パターンと記述パターンの 2 つのカテゴリに分類できます。

データ マイニング ソフトウェア (推奨学習: PHP ビデオ チュートリアル)

Orange

Orange は、コンポーネント ベースのデータ マイニングおよび機械学習ソフトウェア スイートです。その機能は、データ分析と視覚化をブラウズするための、フレンドリーで強力、高速かつ多用途のビジュアル プログラミング フロントエンドです。スクリプト開発にはPython。これには、データ前処理のためのコンポーネントの完全なセットが含まれており、データ アカウンティング、移行、モデリング、パターン評価、および探索機能を提供します。 C と Python で開発されており、グラフィック ライブラリはクロスプラットフォームの Qt フレームワークによって開発されています。

RapidMiner

RapidMiner は、以前は YALE (Yet Another Learning Environment) と呼ばれていましたが、機械学習、データ マイニング、分析のためのテスト環境であり、研究にも使用されています。現実世界のデータマイニング。提供される実験は多数のオペレータで構成されており、詳細な XML ファイルに記録され、RapidMiner のグラフィカル ユーザー インターフェイスに表示されます。 RapidMiner は、主要な機械学習プロセスに 500 を超えるオペレーターを提供し、学習スキームと Weka 学習環境の属性評価器を組み合わせています。これはデータ分析に使用できるスタンドアロン ツールであり、製品に統合できるデータ マイニング エンジンでもあります。

Weka

Java によって開発された Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) は、いくつかの古典的なデータ マイニング タスク、特にデータの前処理、クラスタリング、分類、回帰、仮想化、および機能選択。このテクノロジーは、データが単一のファイルまたは関連付けとして表現され、各データ ポイントに多数の属性の注釈が付けられるという前提に基づいています。 Weka は Java のデータベース リンク機能を使用して SQL データベースにアクセスし、データベースからのクエリ結果を処理します。その主なユーザー インターフェイスは Explorer であり、コマンド ラインと同じ機能、またはコンポーネント ベースのナレッジ フロー インターフェイスもサポートしています。

JHepWork

科学者、エンジニア、学生向けに設計された jHepWork は、主にオープンソース ライブラリを使用してデータ分析環境を作成する無料のオープンソース データ分析フレームワークです。は、それらの有料ソフトウェアに対抗するための豊富なユーザー インターフェイスを提供します。これは主に科学計算用の 2 次元および 3 次元グラフィックス用に設計されており、Java で実装された数理科学ライブラリ、乱数、その他のデータ マイニング アルゴリズムが含まれています。 jHepWork は高級プログラミング言語 Jython をベースにしており、もちろん Java コードを使用して jHepWork の数学ライブラリやグラフィック ライブラリを呼び出すこともできます。

KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) は、ユーザーフレンドリーでインテリジェントかつ機能的なオープンソースのデータ統合、データ処理、データ分析、およびデータ探索プラットフォームです。これにより、ユーザーはデータ フローまたはデータ チャネルを視覚的に作成し、オプションで一部またはすべての分析ステップを実行し、後で結果、モデル、対話型ビューを探索することができます。 KNIME は Eclipse に基づいて Java で書かれており、プラグインを通じてより多くの機能を提供します。プラグイン ファイルを通じて、ユーザーはファイル、画像、時系列に処理モジュールを追加でき、R 言語、Weka、Chemistry Development Kit、LibSVM などの他のさまざまなオープン ソース プロジェクトに統合できます。

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