一些自由的数据挖掘工具
来源:互联网 发布:秦皇岛人人网络 编辑:程序博客网 时间:2024/06/16 10:43
R
• R (http://www.r-project.org/)
• Tinn-R(http://sourceforge.net/projects/tinn-r/)基于R语言环境的一个GUI。
数据挖掘
• Weka (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/)– 一个数据挖掘的开源软件,和R一样产自新西兰。Weka是新西兰一种特产鸟类。
• RapidMiner(http://rapid-i.com/) – 数据和文本挖掘的开源软件。
• KNIME(http://www.knime.org/) – 开源的数据集成,处理,分析和探索平台。
• The Mahout machine learning library (http://mahout.apache.org/) – 挖掘大型数据集。支持推荐系统挖掘,聚类,分类和频繁项集挖掘。
• Rattle(http://rattle.togaware.com/) – R的数据挖掘GUI。
聚类
• CLUTO(http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/cluto/cluto/overview) – 可以对低维和高维数据集聚类的软件包。
• fastcluster (http://math.stanford.edu/~muellner/fastcluster.html)–快速系统聚类,可用于R和Python。
关联规则
• arules(http://cran.r-project.org/web/packages/arules/index.html) – 挖掘频繁项集和关联规则的R包
• ARMiner(http://www.cs.umb.edu/~laur/ARMiner/)– 专用于发现关联规则的客户端-服务器数据挖掘应用
• A C++ Frequent Itemset Mining Template Library(http://www.cs.bme.hu/~bodon/en/fim_env/index.html)频繁模式挖掘
• Frequent Itemset Mining Implementations Repository(http://fimi.ua.ac.be/src/)资料库
序列分析
• TraMineR(http://mephisto.unige.ch/traminer/) – 用于序列数据挖掘和可视化的R包
社会网络分析
• Pajek(http://pajek.imfm.si/doku.php) – 大型社会网络分析的数据分析和可视化的工具
空间数据分析
• GeoDa(https://geodacenter.asu.edu/projects/opengeoda)
数据探索和可视化
Jigsaw(http://jigsaw.peak-labs.com/):北大开发的一个在线交互工具,多维数据的可视化。
文本挖掘
MALLET(http://mallet.cs.umass.edu/)--基于Java的用于文本挖掘的开源工具箱。主要功能包括自然语言处理,文档的分类和聚类,主题模型和信息提取以及其他用于文本的机器学习方法。这里是一个简单的教程:http://wenku.baidu.com/view/38d4c1c6bb4cf7ec4afed0ef.html
工具无止境,用自己最合手的。
• R (http://www.r-project.org/)
• Tinn-R(http://sourceforge.net/projects/tinn-r/)基于R语言环境的一个GUI。
数据挖掘
• Weka (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/)– 一个数据挖掘的开源软件,和R一样产自新西兰。Weka是新西兰一种特产鸟类。
• RapidMiner(http://rapid-i.com/) – 数据和文本挖掘的开源软件。
• KNIME(http://www.knime.org/) – 开源的数据集成,处理,分析和探索平台。
• The Mahout machine learning library (http://mahout.apache.org/) – 挖掘大型数据集。支持推荐系统挖掘,聚类,分类和频繁项集挖掘。
• Rattle(http://rattle.togaware.com/) – R的数据挖掘GUI。
聚类
• CLUTO(http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/cluto/cluto/overview) – 可以对低维和高维数据集聚类的软件包。
• fastcluster (http://math.stanford.edu/~muellner/fastcluster.html)–快速系统聚类,可用于R和Python。
关联规则
• arules(http://cran.r-project.org/web/packages/arules/index.html) – 挖掘频繁项集和关联规则的R包
• ARMiner(http://www.cs.umb.edu/~laur/ARMiner/)– 专用于发现关联规则的客户端-服务器数据挖掘应用
• A C++ Frequent Itemset Mining Template Library(http://www.cs.bme.hu/~bodon/en/fim_env/index.html)频繁模式挖掘
• Frequent Itemset Mining Implementations Repository(http://fimi.ua.ac.be/src/)资料库
序列分析
• TraMineR(http://mephisto.unige.ch/traminer/) – 用于序列数据挖掘和可视化的R包
社会网络分析
• Pajek(http://pajek.imfm.si/doku.php) – 大型社会网络分析的数据分析和可视化的工具
空间数据分析
• GeoDa(https://geodacenter.asu.edu/projects/opengeoda)
数据探索和可视化
Jigsaw(http://jigsaw.peak-labs.com/):北大开发的一个在线交互工具,多维数据的可视化。
文本挖掘
MALLET(http://mallet.cs.umass.edu/)--基于Java的用于文本挖掘的开源工具箱。主要功能包括自然语言处理,文档的分类和聚类,主题模型和信息提取以及其他用于文本的机器学习方法。这里是一个简单的教程:http://wenku.baidu.com/view/38d4c1c6bb4cf7ec4afed0ef.html
工具无止境,用自己最合手的。
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