comparison - 使用哪种数据挖掘工具？

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想改善这个问题吗？更新问题，使其成为 on-topic对于堆栈溢出。

去年关闭。




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有人可以向我解释最著名的数据挖掘开源工具的主要优缺点吗？

我到处读到的 RapidMiner , 维卡 , 橙色 , KNIME 是最好的。
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有人可以在一个小的项目符号列表中进行快速的技术比较。

我的需求如下:

它应该支持分类算法(朴素贝叶斯、SVM、C4.5、
kNN)。

它应该很容易在 Java 中实现。

它应该有易于理解的文档。

它应该有引用的生产项目或用例。

如果可能，一些额外的基准比较。

谢谢!

Answer 1

我想首先说的是，您的列表中的每一个都有优点和缺点，但是我会根据我的个人经验建议从您的列表中删除 weka，使用 weka jar 文件在您自己的 Java 应用程序中实现它非常简单，并且有它的自己独立的数据挖掘工具。

Rapid miner 似乎是一种提供端到端解决方案的商业解决方案，然而，最显着数量的 Rapid miner 解决方案外部实现示例通常是 Python 和 r 脚本，而不是 Java。

Orange 提供的工具似乎主要针对那些可能不太需要在自己的软件中自定义实现但用户操作更容易的人，它是用 python 编写的，源代码可用，支持用户插件。

Knime 是另一个商业平台，提供端到端的数据挖掘和分析解决方案，提供所有所需的工具，这个平台在互联网上有各种好评，但我还没有充分使用它来就它的利弊向您或任何人提供建议。

在这里查看 knime vs weka

Best data mining tools

正如我所说，作为一名软件开发人员，weka 是我个人的最爱，但我相信其他人对为什么选择一个而不是另一个有不同的理由和意见。希望您找到适合您的解决方案。

此外，根据您的要求，weka 支持以下内容:

Naivebayes

SVM

C4.5

KNN