knime，誰能給我說說rapidminer 和KNIME的區(qū)別就是說KNIME可以做到的而

來源：整理時間：2024-11-16 19:05:59 編輯：智能門戶手機版

1，誰能給我說說rapidminer 和KNIME的區(qū)別就是說KNIME可以做到的而

搜一下：誰能給我說說rapidminer 和KNIME的區(qū)別，就是說KNIME可以做到的而rapidminer做不到

rapidminer 的server版免費，knime的server版收費。

誰能給我說說rapidminer 和KNIME的區(qū)別就是說KNIME可以做到的而

2，WekaRapidMinerKNIME這些開源的數據挖掘工具可以用在Hadoop上

希望對你有幫助!可以的，你上網查一下。像RapidMiner就有hd的版本或工具，收費情況就不太清楚了。具體可以看一下官方網站的介紹哦。

可以的，你上網查一下。像rapidminer就有hd的版本或工具，收費情況就不太清楚了。具體可以看一下官方網站的介紹哦。

weka，knime不是很清楚。。。RapidMiner 有個大數據擴展 Radoop，可以將數據挖掘流程推送到hadoop集群上運算。最新版的RapidMiner 7.2, radoop也有永久免費版本了，可以去rapidminerchina官網下載使用。

WekaRapidMinerKNIME這些開源的數據挖掘工具可以用在Hadoop上

3，KNIME是什么

KNIME是基于Eclipse環(huán)境的開源商業(yè)智能工具。KNIME開發(fā)環(huán)境如圖一. 從圖中可以看出KNIME是通過工作流來控制數據的集成、清洗、轉換、過濾，再到統(tǒng)計、數據挖掘，最后是數據的可視化。整個開發(fā)都在可視化的環(huán)境下進行，通過簡單的拖曳和設置就可以完成一個流程的開發(fā)。通過KNIME的白皮書得知KNIME的全稱是The Konstanz Information Miner。它的設計目的是用于教學、研究以及協(xié)同工作的平臺。圖一：KNIME開發(fā)環(huán)境 KNIME架構特點 KNIME被設計成一種模塊化的、易于擴展的框架。它的處理單元和數據容器之間沒有依賴性，這使得它們更加適應分布式環(huán)境及獨立開發(fā)。另外，對KNIME進行擴展也是比較容易的事情。開發(fā)人員可以很輕松地擴展KNIME的各種類型的結點、視圖等。在KNIME中，數據分析流程由一系列結點及連接結點的邊組成。待處理的數據或模型在結點之間進行傳遞。每個結點都有一個或多個輸入端和輸出端。數據或模型從結點的輸入端進入經結點處理后從結點的輸出端輸出（如圖二）。所有在結點之間傳遞的數據流都被封裝成DataTable對象。為了處理大數據量，KNIME允許只保留部分數據在內存中處理，以此來提高處理效率。圖二：結點處理模型結點是KNIME中主要的處理單元。Node類封裝了所有的處理功能，如果要開發(fā)用戶自定義的結點，就要實現一個NodeModel類、一個或多個NodeView類。當然，如果定自義結點沒有對話框和視圖，也可以不用實現NodeModel和NodeView類。結點的擴展是基于MVC設計模式的。此外，每個結點的輸入端口和輸出端口都是有編號的，如果有多個端口，這些端口的索引都是從0開始。圖三：KNIME結點結構 KNIME提供了大量的結點，這些結點包含不同的功能，包括IO操作、數據處理、數據轉換以及數據挖掘、機器學習和可視化組件。其中，IO操作可以從文件系統(tǒng)讀寫數據；數據處理包括數據行和數據列過濾、分區(qū)以及抽樣、排序、合并等；數據轉換包括缺失值替換、矩陣轉換等；數據挖掘算法包括KMEANS、決策樹、回歸、關聯規(guī)則等方法。處理完成后，可以通過各種各樣的圖形將其展示出來，包括散點圖、直方圖、餅圖、折線圖等。前面已經提到KNIME提供了一種易于擴展的架構。如果要開發(fā)新的結點，要擴展三個抽象類： NodeModel: 這個類是擴展結點最主要的一個類，所有關鍵的處理工作都在這個類中完成。繼承這個抽象類要實現三個方法：configure(), execute()和reset()。第一個方法用于接收輸入端口進來的信息并創(chuàng)建相應的輸出端的定義。第二個方法用于處理輸入數據并創(chuàng)建用于輸出的數據表或模型。最后一個方法用于重置所有操作并丟棄所有中間結果。 NodeDialog: 這個類用于指定結點的對話框。每個結點都有一個對話框用于設置結點處理功能的所有參數。 NodeView: 這個類可以重寫多次用于實現不同類型的視圖，用于對應不同的模型。在所有的類被重寫以后還需要實現一個NodeFactory用于創(chuàng)建新的實例。以上就是關于商業(yè)智能工具KNIME的一些信息。在看完KNIME的白皮書后我也去用了一下KNIME，的確是很好上手。很快就可以設計出一個完整的處理流程。大家不妨也去試試，一定會很有意思的。如果可以多了解一些類似的工具或框架，那么在制定項目的技術路線的時候會有更多的選擇。記得采納啊

KNIME是什么

4，大數據挖掘通常用哪些軟件

1.RapidMiner只要是從事開源數據挖掘相關的業(yè)內人士都知道，RapidMiner在數據挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什么讓RapidMiner得到如此厚譽呢?首先，RapidMiner功能強大，它除了提供優(yōu)秀的數據挖掘功能，還提供如數據預處理和可視化、預測分析和統(tǒng)計建模、評估和部署等功能。更厲害的是，它還提供來自WEKA(一種智能分析環(huán)境)和R腳本的學習方案、模型和算法，讓它成為業(yè)界的一棵常春藤。用Java語言編寫的RapidMiner，是通過基于模板的框架為用戶提供先進的分析技術的。它最大的好處就是，作為一個服務提供給用戶，而不是一款本地軟件，用戶無需編寫任何代碼，為用戶尤其是精于數據分析但不太懂編程的用戶帶來了極大的方便。2.R-ProgrammingR語言被廣泛應用于數據挖掘、開發(fā)統(tǒng)計軟件以及數據分析中。你以為大名鼎鼎的R只有數據相關功能嗎?其實，它還提供統(tǒng)計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經典的統(tǒng)計測試，時間序列分析、分類、收集等等。R，R-programming的簡稱，統(tǒng)稱R。作為一款針對編程語言和軟件環(huán)境進行統(tǒng)計計算和制圖的免費軟件，它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，并且很多模塊都是由R編寫的，這是R一個很大的特性。而且，由于出色的易用性和可擴展性，也讓R的知名度在近年來大大提高了，它也逐漸成為數據人常用的工具之一。3.WEKAWEKA支持多種標準數據挖掘任務，包括數據預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特征選取，由于功能多樣，讓它能夠被廣泛使用于很多不同的應用——包括數據分析以及預測建模的可視化和算法當中。它在GNU通用公共許可證下是免費的，這也是它與RapidMiner相比的優(yōu)勢所在，因此，用戶可以按照自己的喜好選擇自定義，讓工具更為個性化，更貼合用戶的使用習慣與獨特需求。很多人都不知道，WEKA誕生于農業(yè)領域數據分析，它的原生的非Java版本也因此被開發(fā)了出來?，F在的WEKA是基于Java版本的，比較復雜。令人欣喜的是，當它日后添加了序列建模之后，將會變得更加強大，雖然目前并不包括在內。但相信隨著時間的推移，WEKA一定會交出一張很好看的成績單。4.Orange對很多數據人來說，Orange并不是一個陌生的名字，它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數據分析的各種功能。而且，Orange的可視化編程和Python腳本如行云流水，定能讓你擁有暢快的使用感。Orange是一個基于Python語言的功能強大的開源工具，如果你碰巧是一個Python開發(fā)者，當需要找一個開源數據挖掘工具時，Orange必定是你的首選，當之無愧。無論是對于初學者還是專家級大神來說，這款與Python一樣簡單易學又功能強大的工具，都十分容易上手。5.NLTK著名的開源數據挖掘工具——NLTK，提供了一個語言處理工具，包括數據挖掘、機器學習、數據抓取、情感分析等各種語言處理任務，因此，在語言處理任務領域中，它一直處于不敗之地。想要感受這款深受數據人喜愛的工具的用戶，只需要安裝NLTK，然后將一個包拖拽到最喜愛的任務中，就可以繼續(xù)葛優(yōu)癱N日游了，高智能性也是這款工具受人喜愛的最大原因之一。另外，它是用Python語言編寫的，用戶可以直接在上面建立應用，還可以自定義小任務，十分便捷。6.KNIMEKNIME是一個開源的數據分析、報告和綜合平臺，同時還通過其模塊化數據的流水型概念，集成了各種機器學習的組件和數據挖掘。我們都知道，提取、轉換和加載是數據處理最主要的三個部分，而這三個部分，KNIME均能出色地完成。同時，KNIME還為用戶提供了一個圖形化的界面，以便用戶對數據節(jié)點進行進一步的處理，十分貼心。基于Eclipse，用Java編寫的KNIME擁有易于擴展和補充插件特性，還有可隨時添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的數據集成模塊已包含在核心版本中。良好的性能，更讓KNIME引起了商業(yè)智能和財務數據分析的注意。

互聯網的迅速發(fā)展推動信息社會進入到大數據時代，大數據催生了人工智能，也加速推動了互聯網的演進。再對大數據的應用中，有很多工具大大提高了工作效率，本篇文章將從大數據可視化工具和大數據分析工具分別闡述。大數據分析工具：RapidMiner在世界范圍內，RapidMiner是比較領先的一個數據挖掘的解決方案。很大程度上，RapidMiner有比較先進的技術。RapidMiner數據挖掘的任務涉及了很多的范圍，主要包括可以簡化數據挖掘的過程中一些設計以及評價，還有各類數據藝術。HPCC某個國家為了實施信息高速路施行了一個計劃，那就是HPCC。這個計劃總共花費百億美元，主要目的是開發(fā)可擴展的一些計算機系統(tǒng)及軟件，以此來開發(fā)千兆比特的網絡技術，還有支持太位級網絡的傳輸性能，進而拓展研究同教育機構與網絡連接的能力。Hadoop這個軟件框架主要是可伸縮、高效且可靠的進行分布式的處理大量數據。Hadoop相當可靠，它假設了計算元素以及存儲可能失敗，基于此，它為了保證可以重新分布處理失敗的節(jié)點，維護很多工作數據的副本。Hadoop可伸縮，是因為它可以對PB級數據進行處理。Pentaho BIPentaho BI和傳統(tǒng)的一些BI產品不一樣，這個框架以流程作為中心，再面向Solution(解決方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、開源軟件以及企業(yè)級別的BI產品，便于商務智能的應用開發(fā)。自從Pentaho BI出現后，它使得Quartz、Jfree等面向商務智能的這些獨立產品，有效的集成一起，再構成完整且復雜的一項項商務智能的解決方案。大數據可視化工具：Excel2016Excel作為一個入門級工具，是快速分析數據的理想工具，也能創(chuàng)建供內部使用的數據圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上課選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難制作出能符合專業(yè)出版物和網站需要的數據圖。SPSS 22SPSS 22版本有強大的統(tǒng)計圖制作功能，它不但可以繪制各種常用的統(tǒng)計圖乃至復雜的3D視圖，而且能夠由制作者自定義顏色，線條，文字等，使制圖變得豐富多彩，善心悅目。Modest MapsModest Maps是一個輕量級、可擴展的、可定制的和免費的地圖顯示類庫，這個類庫能幫助開發(fā)人員在他們自己的項目里能夠與地圖進行交互。RawRaw局域非常流行的D3.js庫開發(fā)，支持很多圖表類型，例如泡泡圖、映射圖、環(huán)圖等。它可以使數據集在途、復制、粘貼、拖曳、刪除于一體，并且允許我們定制化試圖和層次。R語言R語言是主要用于統(tǒng)計分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。雖然R主要用于統(tǒng)計分析或者開發(fā)統(tǒng)計相關的軟件，但也有用作矩陣計算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商業(yè)軟件MATLAB。

ETHINK數據挖掘

可以試試大數據魔鏡。