데이터 마이닝에 사용할 소프트웨어

데이터 마이닝은 불완전하고, 시끄럽고, 모호하고, 무작위적인 대량의 데이터로부터 사람들에게 알려지지 않은 잠재적으로 유용한 정보와 지식을 미리 추출하는 프로세스입니다. 데이터 마이닝의 임무는 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 것입니다. 발견할 수 있는 패턴은 다양하며, 기능에 따라 예측 패턴과 설명 패턴의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

데이터 마이닝 소프트웨어 (권장 학습: PHP 비디오 튜토리얼)

Orange

Orange는 구성 요소 기반 데이터 마이닝 및 기계 학습 소프트웨어 제품군입니다. 스크립트 개발을 위한 Python 바인딩을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 검색을 위한 강력하고 빠르며 다양한 시각적 프로그래밍 프런트 엔드를 사용합니다. 여기에는 데이터 전처리를 위한 완전한 구성요소 세트가 포함되어 있으며 데이터 회계, 전환, 모델링, 패턴 평가 및 탐색 기능을 제공합니다. C++와 Python으로 개발되었으며, 그래픽 라이브러리는 크로스 플랫폼 Qt 프레임워크로 개발되었습니다.

RapidMiner

RapidMiner(이전에는 YALE(Yet Another Learning Environment)라고 함)는 기계 학습과 데이터 마이닝 및 분석을 위한 테스트 환경이며, 실제 데이터 마이닝을 연구하는 데에도 사용됩니다. 제공되는 실험은 상세한 XML 파일에 기록되고 RapidMiner의 그래픽 사용자 인터페이스에 표시되는 수많은 연산자로 구성됩니다. RapidMiner는 주요 기계 학습 프로세스를 위한 500개 이상의 연산자를 제공하며 Weka 학습 환경을 위한 속성 평가기와 학습 체계를 결합합니다. 데이터 분석에 사용할 수 있는 독립형 도구이자 제품에 통합할 수 있는 데이터 마이닝 엔진이기도 합니다.

Weka

Java에서 개발한 Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)는 여러 가지 고전적인 데이터 마이닝 작업, 중요한 데이터 전처리, 클러스터링, 분류, 회귀, 가상화 및 기능 선택을 지원하는 잘 알려진 기계 학습 소프트웨어입니다. . 이 기술은 데이터가 단일 파일 또는 연결로 표시되고 각 데이터 포인트에 여러 속성으로 주석이 추가된다는 가정을 기반으로 합니다. Weka는 Java의 데이터베이스 연결 기능을 사용하여 SQL 데이터베이스에 액세스하고 데이터베이스의 쿼리 결과를 처리합니다. 기본 사용자 인터페이스는 명령줄과 동일한 기능 또는 구성 요소 기반 지식 흐름 인터페이스를 지원하는 Explorer입니다.

JHepWork

jHepWork는 과학자, 엔지니어, 학생을 위해 설계된 무료 오픈 소스 데이터 분석 프레임워크입니다. 주로 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 데이터 분석 환경을 만들고 풍부한 사용자 인터페이스를 제공합니다. 주로 과학 컴퓨팅을 위한 2차원 및 3차원 그래픽용으로 설계되었으며 Java로 구현된 수학 과학 라이브러리, 난수 및 기타 데이터 마이닝 알고리즘이 포함되어 있습니다. jHepWork는 고급 프로그래밍 언어인 Jython을 기반으로 합니다. 물론 Java 코드를 사용하여 jHepWork의 수학 및 그래픽 라이브러리를 호출할 수도 있습니다.

KNIME

KNIME(Konstanz Information Miner)은 사용자 친화적이고 지능적이며 강력한 오픈 소스 데이터 통합, 데이터 처리, 데이터 분석 및 데이터 탐색 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 시각적으로 데이터 흐름이나 데이터 채널을 생성하고, 선택적으로 일부 또는 모든 분석 단계를 실행하고, 나중에 결과, 모델 및 대화형 보기를 탐색할 수 있습니다. KNIME은 Eclipse를 기반으로 Java로 작성되었으며 플러그인을 통해 더 많은 기능을 제공합니다. 플러그인 파일을 통해 사용자는 파일, 이미지 및 시계열에 처리 모듈을 추가할 수 있으며 R 언어, Weka, 화학 개발 키트 및 LibSVM과 같은 다양한 다른 오픈 소스 프로젝트에 통합될 수 있습니다.

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