weka数据挖掘（weka数据挖掘软件）

本篇文章给大家谈谈weka数据挖掘，以及weka数据挖掘软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、数据挖掘WEKA工具怎样来用来进行文本分类？有800多个测试文本，求大神给出具体的步骤和通俗易懂的
• 2、八个最佳的数据中心开源挖掘工具？
• 3、有哪些比较靠谱的数据分析培训机构_正规数据分析师培训机构
• 4、大数据挖掘通常用哪些软件(大数据的挖掘方法有哪些)

数据挖掘WEKA工具怎样来用来进行文本分类？有800多个测试文本，求大神给出具体的步骤和通俗易懂的

第一步，你要有中文的数据集；

第二步，数据集要准备成weka能处理的结构，这很好做到，你滑渗把数据集压缩了就行了，因为它要求的格式是，一个类别的文件放一个文件夹下。但是还有一个问题，你的机器往往没那么多内存去处理这个数据集，那么你可以选几个类别出来，在每个类别中放几十个文档来做就可以了。

第三步，分词。

第四步，使用weka wiki中的例枝袭子将数据集转换成arff格式。

weka是一种机器学习算法的集合，它猛让兄可以用于分类，预测等。由于weka支持的数据格式是arff或csv的格式，因此在进行weka实验的时候必须进行数据的预处理。一般，我们可以在EXCEL里面导入TXT，然后另存为.CSV格式的文件（这个格式WEKA也是可以识别的），然后打开WEKA，–》TOOL–》 arffviewer中打开刚才的.CSV文件，另存为.arff就OK了！

八个最佳的数据中心开源挖掘工具？

数据挖掘，又称为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤，是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。其中一些应用包括市场细分-如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征，欺诈检测-识别可能导致在线欺诈的交易模式等。在本文中，沙河电脑培训整理了进行数据挖掘的8个最佳开源工具。

1、Weka

WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互悉吵埋式界面上的可视化。

2、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

3、Orange

Orange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。

4、Knime

KNIME(KonstanzInformationMiner)是一个用户友好，智能的，并有丰演的开源的数据集成，数据处理，数据分析和数据勘探平台。

5、jHepWork

jHepWork是一睁蚂套功能完整的面向对象科学数据分析框架。Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。该程序包括许多工具，可以用来和二维三维的科学图形进行互动。

6、ApacheMahout

ApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache在许可下免费使用。该项目已经发展到了它的最二个年头，目前只有一个公共发行版。Mahout包含许多实现，包括集群、分类、CP和进化程序。此外，通过使用ApacheHadoop库，Mahout可以有效地扩展到云中。

7、ELKI

ELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用来聚类和找离群点。ELKI是类似于weka的数据挖掘平台，用java编写，有碰闹GUI图形界面。可以用来寻找离群点。

有哪些比较靠谱的数据分析培训机构_正规数据分析师培训机构

1、WEKA

WEKA原生的非Java版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于Java版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与RapidMiner相比优势在于，它在GNU通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。

WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA将会变得更强大，但目前不包括在内。

2、RapidMiner

该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法。

RapidMiner分布在AGPL开源许可下，可以从SourceForge上下载。SourceForge是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的MediaWiki。

3、NLTK

当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败NLTK。NLTK提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。

而您需要做的只是安装NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜念旅唤爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用Python语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。

4、Orange

Python之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个Python开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没有比Orange更合适的了。它是一个基于Python语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。

此外，你肯定会爱上这个镇乱工具的可视化编程和Python脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。

5、KNIME

数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。而这三者KNIME都可以做到。KNIME为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务仔凯数据分析的注意。

KNIME是基于Eclipse，用Java编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。

6、R-Programming

如果我告诉你R项目，一个GNU项目，是由R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想?它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。

R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了R的知名度。除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。

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大数据挖掘通常用哪些软件(大数据的挖掘方法有哪些)

大数据挖掘通常用的软件有：

1.RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。

2.R，R-programming的简称，统称R。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性

3.WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。

4.Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选散晌租，当之无愧。

5.KNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。冲兆

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