是用python学数据挖掘好,还是用java学weka的开发好

Python016

是用python学数据挖掘好,还是用java学weka的开发好,第1张

你熟悉python 就用 python,

你熟悉java 就学weka, weka 一个软件连续开发20多年,及其成熟而且做到极致,很多都已经能自动化,其扩展版本甚至算法都能自己选择,极致到完全不懂的人都可以用。

weka有损自以为高深的人的威严和神秘感。很多人特别喜欢反复找轮子,宁愿选择用匕首去杀敌,即使匕首旁边有一支子弹上了膛的AK47,也会选择视而不见。当然如果你要做一些复杂的应用,熟悉java是必须的, 另python 也可以调用weka (好像叫jython)

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,天津电脑培训http://www.kmbdqn.cn/整理了进行数据挖掘的8个最佳开源工具。

1、WekaWEKA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式界面上的可视化。

2、RapidMinerRapidMiner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、OrangeOrange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、KnimeKNIME(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、jHepWorkjHepWork是一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、ApacheMahoutApacheMahout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、ELKIELKI(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GUI图形界面。

可以用来寻找离群点。

环境变量没设置好

安装完成以后,需要配置一下环境变量,在我的电脑->属性->高级->环境变量->系统变量中添加以下环境变量

JAVA_HOME=C:\Java\jdk1.6.0_16

classpath=. %JAVA_HOME%\lib\dt.jar%JAVA_HOME%\lib\tools.jar(.一定不能少,因为它代表当前路径)

path=%JAVA_HOME%\bin

请参考