knime，誰(shuí)能給我說(shuō)說(shuō)rapidminer 和KNIME的區(qū)別就是說(shuō)KNIME可以做到的而

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-11-16 19:05:59 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

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2，WekaRapidMinerKNIME這些開(kāi)源的數(shù)據(jù)挖掘工具可以用在Hadoop上

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

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weka，knime不是很清楚。。。RapidMiner 有個(gè)大數(shù)據(jù)擴(kuò)展 Radoop，可以將數(shù)據(jù)挖掘流程推送到hadoop集群上運(yùn)算。最新版的RapidMiner 7.2, radoop也有永久免費(fèi)版本了，可以去rapidminerchina官網(wǎng)下載使用。

WekaRapidMinerKNIME這些開(kāi)源的數(shù)據(jù)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(kāi)源商業(yè)智能工具。KNIME開(kāi)發(fā)環(huán)境如圖一. 從圖中可以看出KNIME是通過(guò)工作流來(lái)控制數(shù)據(jù)的集成、清洗、轉(zhuǎn)換、過(guò)濾，再到統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘，最后是數(shù)據(jù)的可視化。整個(gè)開(kāi)發(fā)都在可視化的環(huán)境下進(jìn)行，通過(guò)簡(jiǎn)單的拖曳和設(shè)置就可以完成一個(gè)流程的開(kāi)發(fā)。通過(guò)KNIME的白皮書(shū)得知KNIME的全稱(chēng)是The Konstanz Information Miner。它的設(shè)計(jì)目的是用于教學(xué)、研究以及協(xié)同工作的平臺(tái)。圖一：KNIME開(kāi)發(fā)環(huán)境 KNIME架構(gòu)特點(diǎn) KNIME被設(shè)計(jì)成一種模塊化的、易于擴(kuò)展的框架。它的處理單元和數(shù)據(jù)容器之間沒(méi)有依賴(lài)性，這使得它們更加適應(yīng)分布式環(huán)境及獨(dú)立開(kāi)發(fā)。另外，對(duì)KNIME進(jìn)行擴(kuò)展也是比較容易的事情。開(kāi)發(fā)人員可以很輕松地?cái)U(kuò)展KNIME的各種類(lèi)型的結(jié)點(diǎn)、視圖等。在KNIME中，數(shù)據(jù)分析流程由一系列結(jié)點(diǎn)及連接結(jié)點(diǎn)的邊組成。待處理的數(shù)據(jù)或模型在結(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行傳遞。每個(gè)結(jié)點(diǎn)都有一個(gè)或多個(gè)輸入端和輸出端。數(shù)據(jù)或模型從結(jié)點(diǎn)的輸入端進(jìn)入經(jīng)結(jié)點(diǎn)處理后從結(jié)點(diǎn)的輸出端輸出（如圖二）。所有在結(jié)點(diǎn)之間傳遞的數(shù)據(jù)流都被封裝成DataTable對(duì)象。為了處理大數(shù)據(jù)量，KNIME允許只保留部分?jǐn)?shù)據(jù)在內(nèi)存中處理，以此來(lái)提高處理效率。圖二：結(jié)點(diǎn)處理模型結(jié)點(diǎn)是KNIME中主要的處理單元。Node類(lèi)封裝了所有的處理功能，如果要開(kāi)發(fā)用戶(hù)自定義的結(jié)點(diǎn)，就要實(shí)現(xiàn)一個(gè)NodeModel類(lèi)、一個(gè)或多個(gè)NodeView類(lèi)。當(dāng)然，如果定自義結(jié)點(diǎn)沒(méi)有對(duì)話框和視圖，也可以不用實(shí)現(xiàn)NodeModel和NodeView類(lèi)。結(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展是基于MVC設(shè)計(jì)模式的。此外，每個(gè)結(jié)點(diǎn)的輸入端口和輸出端口都是有編號(hào)的，如果有多個(gè)端口，這些端口的索引都是從0開(kāi)始。圖三：KNIME結(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu) KNIME提供了大量的結(jié)點(diǎn)，這些結(jié)點(diǎn)包含不同的功能，包括IO操作、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和可視化組件。其中，IO操作可以從文件系統(tǒng)讀寫(xiě)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)行和數(shù)據(jù)列過(guò)濾、分區(qū)以及抽樣、排序、合并等；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括缺失值替換、矩陣轉(zhuǎn)換等；數(shù)據(jù)挖掘算法包括KMEANS、決策樹(shù)、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則等方法。處理完成后，可以通過(guò)各種各樣的圖形將其展示出來(lái)，包括散點(diǎn)圖、直方圖、餅圖、折線圖等。前面已經(jīng)提到KNIME提供了一種易于擴(kuò)展的架構(gòu)。如果要開(kāi)發(fā)新的結(jié)點(diǎn)，要擴(kuò)展三個(gè)抽象類(lèi)： NodeModel: 這個(gè)類(lèi)是擴(kuò)展結(jié)點(diǎn)最主要的一個(gè)類(lèi)，所有關(guān)鍵的處理工作都在這個(gè)類(lèi)中完成。繼承這個(gè)抽象類(lèi)要實(shí)現(xiàn)三個(gè)方法：configure(), execute()和reset()。第一個(gè)方法用于接收輸入端口進(jìn)來(lái)的信息并創(chuàng)建相應(yīng)的輸出端的定義。第二個(gè)方法用于處理輸入數(shù)據(jù)并創(chuàng)建用于輸出的數(shù)據(jù)表或模型。最后一個(gè)方法用于重置所有操作并丟棄所有中間結(jié)果。 NodeDialog: 這個(gè)類(lèi)用于指定結(jié)點(diǎn)的對(duì)話框。每個(gè)結(jié)點(diǎn)都有一個(gè)對(duì)話框用于設(shè)置結(jié)點(diǎn)處理功能的所有參數(shù)。 NodeView: 這個(gè)類(lèi)可以重寫(xiě)多次用于實(shí)現(xiàn)不同類(lèi)型的視圖，用于對(duì)應(yīng)不同的模型。在所有的類(lèi)被重寫(xiě)以后還需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)NodeFactory用于創(chuàng)建新的實(shí)例。以上就是關(guān)于商業(yè)智能工具KNIME的一些信息。在看完KNIME的白皮書(shū)后我也去用了一下KNIME，的確是很好上手。很快就可以設(shè)計(jì)出一個(gè)完整的處理流程。大家不妨也去試試，一定會(huì)很有意思的。如果可以多了解一些類(lèi)似的工具或框架，那么在制定項(xiàng)目的技術(shù)路線的時(shí)候會(huì)有更多的選擇。記得采納啊

KNIME是什么

4，大數(shù)據(jù)挖掘通常用哪些軟件

1.RapidMiner只要是從事開(kāi)源數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的業(yè)內(nèi)人士都知道，RapidMiner在數(shù)據(jù)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(yù)呢?首先，RapidMiner功能強(qiáng)大，它除了提供優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘功能，還提供如數(shù)據(jù)預(yù)處理和可視化、預(yù)測(cè)分析和統(tǒng)計(jì)建模、評(píng)估和部署等功能。更厲害的是，它還提供來(lái)自WEKA(一種智能分析環(huán)境)和R腳本的學(xué)習(xí)方案、模型和算法，讓它成為業(yè)界的一棵常春藤。用Java語(yǔ)言編寫(xiě)的RapidMiner，是通過(guò)基于模板的框架為用戶(hù)提供先進(jìn)的分析技術(shù)的。它最大的好處就是，作為一個(gè)服務(wù)提供給用戶(hù)，而不是一款本地軟件，用戶(hù)無(wú)需編寫(xiě)任何代碼，為用戶(hù)尤其是精于數(shù)據(jù)分析但不太懂編程的用戶(hù)帶來(lái)了極大的方便。2.R-ProgrammingR語(yǔ)言被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、開(kāi)發(fā)統(tǒng)計(jì)軟件以及數(shù)據(jù)分析中。你以為大名鼎鼎的R只有數(shù)據(jù)相關(guān)功能嗎?其實(shí)，它還提供統(tǒng)計(jì)和制圖技術(shù)，包括線性和非線性建模，經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)測(cè)試，時(shí)間序列分析、分類(lèi)、收集等等。R，R-programming的簡(jiǎn)稱(chēng)，統(tǒng)稱(chēng)R。作為一款針對(duì)編程語(yǔ)言和軟件環(huán)境進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算和制圖的免費(fèi)軟件，它主要是由C語(yǔ)言和FORTRAN語(yǔ)言編寫(xiě)的，并且很多模塊都是由R編寫(xiě)的，這是R一個(gè)很大的特性。而且，由于出色的易用性和可擴(kuò)展性，也讓R的知名度在近年來(lái)大大提高了，它也逐漸成為數(shù)據(jù)人常用的工具之一。3.WEKAWEKA支持多種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、收集、分類(lèi)、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(yīng)用——包括數(shù)據(jù)分析以及預(yù)測(cè)建模的可視化和算法當(dāng)中。它在GNU通用公共許可證下是免費(fèi)的，這也是它與RapidMiner相比的優(yōu)勢(shì)所在，因此，用戶(hù)可以按照自己的喜好選擇自定義，讓工具更為個(gè)性化，更貼合用戶(hù)的使用習(xí)慣與獨(dú)特需求。很多人都不知道，WEKA誕生于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析，它的原生的非Java版本也因此被開(kāi)發(fā)了出來(lái)。現(xiàn)在的WEKA是基于Java版本的，比較復(fù)雜。令人欣喜的是，當(dāng)它日后添加了序列建模之后，將會(huì)變得更加強(qiáng)大，雖然目前并不包括在內(nèi)。但相信隨著時(shí)間的推移，WEKA一定會(huì)交出一張很好看的成績(jī)單。4.Orange對(duì)很多數(shù)據(jù)人來(lái)說(shuō)，Orange并不是一個(gè)陌生的名字，它不僅有機(jī)器學(xué)習(xí)的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說(shuō)是充滿了數(shù)據(jù)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(gè)基于Python語(yǔ)言的功能強(qiáng)大的開(kāi)源工具，如果你碰巧是一個(gè)Python開(kāi)發(fā)者，當(dāng)需要找一個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)挖掘工具時(shí)，Orange必定是你的首選，當(dāng)之無(wú)愧。無(wú)論是對(duì)于初學(xué)者還是專(zhuān)家級(jí)大神來(lái)說(shuō)，這款與Python一樣簡(jiǎn)單易學(xué)又功能強(qiáng)大的工具，都十分容易上手。5.NLTK著名的開(kāi)源數(shù)據(jù)挖掘工具——NLTK，提供了一個(gè)語(yǔ)言處理工具，包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)抓取、情感分析等各種語(yǔ)言處理任務(wù)，因此，在語(yǔ)言處理任務(wù)領(lǐng)域中，它一直處于不敗之地。想要感受這款深受數(shù)據(jù)人喜愛(ài)的工具的用戶(hù)，只需要安裝NLTK，然后將一個(gè)包拖拽到最喜愛(ài)的任務(wù)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(ài)的最大原因之一。另外，它是用Python語(yǔ)言編寫(xiě)的，用戶(hù)可以直接在上面建立應(yīng)用，還可以自定義小任務(wù)，十分便捷。6.KNIMEKNIME是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析、報(bào)告和綜合平臺(tái)，同時(shí)還通過(guò)其模塊化數(shù)據(jù)的流水型概念，集成了各種機(jī)器學(xué)習(xí)的組件和數(shù)據(jù)挖掘。我們都知道，提取、轉(zhuǎn)換和加載是數(shù)據(jù)處理最主要的三個(gè)部分，而這三個(gè)部分，KNIME均能出色地完成。同時(shí)，KNIME還為用戶(hù)提供了一個(gè)圖形化的界面，以便用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的處理，十分貼心?；贓clipse，用Java編寫(xiě)的KNIME擁有易于擴(kuò)展和補(bǔ)充插件特性，還有可隨時(shí)添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的數(shù)據(jù)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(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的注意。

互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展推動(dòng)信息社會(huì)進(jìn)入到大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)催生了人工智能，也加速推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)。再對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，有很多工具大大提高了工作效率，本篇文章將從大數(shù)據(jù)可視化工具和大數(shù)據(jù)分析工具分別闡述。大數(shù)據(jù)分析工具：RapidMiner在世界范圍內(nèi)，RapidMiner是比較領(lǐng)先的一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的解決方案。很大程度上，RapidMiner有比較先進(jìn)的技術(shù)。RapidMiner數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)涉及了很多的范圍，主要包括可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程中一些設(shè)計(jì)以及評(píng)價(jià)，還有各類(lèi)數(shù)據(jù)藝術(shù)。HPCC某個(gè)國(guó)家為了實(shí)施信息高速路施行了一個(gè)計(jì)劃，那就是HPCC。這個(gè)計(jì)劃總共花費(fèi)百億美元，主要目的是開(kāi)發(fā)可擴(kuò)展的一些計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及軟件，以此來(lái)開(kāi)發(fā)千兆比特的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，還有支持太位級(jí)網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能，進(jìn)而拓展研究同教育機(jī)構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)連接的能力。Hadoop這個(gè)軟件框架主要是可伸縮、高效且可靠的進(jìn)行分布式的處理大量數(shù)據(jù)。Hadoop相當(dāng)可靠，它假設(shè)了計(jì)算元素以及存儲(chǔ)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(diǎn)，維護(hù)很多工作數(shù)據(jù)的副本。Hadoop可伸縮，是因?yàn)樗梢詫?duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。Pentaho BIPentaho BI和傳統(tǒng)的一些BI產(chǎn)品不一樣，這個(gè)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(kāi)源軟件以及企業(yè)級(jí)別的BI產(chǎn)品，便于商務(wù)智能的應(yīng)用開(kāi)發(fā)。自從Pentaho BI出現(xiàn)后，它使得Quartz、Jfree等面向商務(wù)智能的這些獨(dú)立產(chǎn)品，有效的集成一起，再構(gòu)成完整且復(fù)雜的一項(xiàng)項(xiàng)商務(wù)智能的解決方案。大數(shù)據(jù)可視化工具：Excel2016Excel作為一個(gè)入門(mén)級(jí)工具，是快速分析數(shù)據(jù)的理想工具，也能創(chuàng)建供內(nèi)部使用的數(shù)據(jù)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(zhuān)業(yè)出版物和網(wǎng)站需要的數(shù)據(jù)圖。SPSS 22SPSS 22版本有強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)圖制作功能，它不但可以繪制各種常用的統(tǒng)計(jì)圖乃至復(fù)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(gè)輕量級(jí)、可擴(kuò)展的、可定制的和免費(fèi)的地圖顯示類(lèi)庫(kù)，這個(gè)類(lèi)庫(kù)能幫助開(kāi)發(fā)人員在他們自己的項(xiàng)目里能夠與地圖進(jìn)行交互。RawRaw局域非常流行的D3.js庫(kù)開(kāi)發(fā)，支持很多圖表類(lèi)型，例如泡泡圖、映射圖、環(huán)圖等。它可以使數(shù)據(jù)集在途、復(fù)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(yǔ)言R語(yǔ)言是主要用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語(yǔ)言和操作環(huán)境。雖然R主要用于統(tǒng)計(jì)分析或者開(kāi)發(fā)統(tǒng)計(jì)相關(guān)的軟件，但也有用作矩陣計(jì)算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商業(yè)軟件MATLAB。

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