数据挖掘开放源代码软件替代方案[关闭]

根据2007年、2008年和2009年的年度KdNuggets调查,RapidMiner是全球数据挖掘专家中使用最广泛的开源数据挖掘解决方案: KDnuggets Data Mining Tool Poll 2009

RapidMiner是开放源代码和100% Java,RapidMiner灵活得多,并提供了比WEKA和KNIME更多的功能。

关于SVM实现:WEKA提供了一个这样的实现(libsvm),而RapidMiner提供了四个SVM实现(libsvm、mysvm、evosvm、smo-svm),其中一些具有更高级的功能。

另一种选择是 Orange . 它包括各种算法和数据挖掘技术,您可以直接通过Python脚本或通过GUI访问它们。

重新发明轮子,直接在R中编码!

Pentaho 是一套很适合商业智能的套装。所以也许你想看看。我在IT方面有一些经验,主要是数据仓库方面,我很高兴。

如果你对一些感兴趣 爪哇 相关代码 频繁模式挖掘、关联规则和顺序模式挖掘 ,我有一个小型的开源项目,它有42个与这些主题相关的算法: http://www.philippe-fournier-viger.com/spmf/

但是,请注意,它不提供任何用户界面。但它提供了一些在其他数据挖掘包中找不到的非常专门的算法。

我已经用过 韦卡 在一个高中的课程里,它有一个很好的 SVM 实施。这是四五年前的事了。

( KNIME )是相当广泛的数据挖掘平台。

根据kdNuggets 2011年的民意调查,RapidMiner再次成为全球使用最广泛的数据挖掘解决方案: http://www.kdnuggets.com/2011/05/tools-used-analytics-data-mining.html

看一看 ELKI 这与WEKA相似,只是它在聚类和离群值检测上要强得多,而WEKA基本上只做了很好的分类。

如前所述,Pentaho是Weka所属的一个强大的商务智能套件。

所以我也建议WEKA,只是为了让你有一个很好的解决方案来扩展你的应用程序和一个很好的社区。