機器學習和資料採礦軟體匯總

摘要：Orange Orange 是一個基於組件的資料採礦和機器學習軟體套裝，它的功能即友好，又很強大，快速而又多功能的可視化編程前端，以便瀏覽資料分析和可視化，基綁定了Python以進行指令碼開發。它包

Orange

Orange是一個基於組件的資料採礦和機器學習軟體套裝，它的功能即友好，又很強大，快速而又多功能的可視化編程前端，以便瀏覽資料分析和可視化，基綁定了Python以進行指令碼開發。它包含了完整的一系列的組件以進行資料預先處理，並提供了資料帳目，過渡，建模，模式評估和勘探的功能。其由C++和Python開發，它的圖形庫是由跨平台的Qt架構開發。       RapidMiner

RapidMiner，以前叫YALE(Yet Another Learning Environment)，其是一個給機器學習和資料採礦和分析的實驗環境，同時用於研究了真實世界資料採礦。它提供的實驗由大量的運算元組成，而這些運算元由詳細的XML檔案記錄，並被RapidMiner圖形化的使用者介面表現出來。RapidMiner為主要的機器學習過程提供了超過500運算元，並且，其結合了學習方案和Weka學習環境的屬性評估器。它是一個獨立的工具可以用來做資料分析，同樣也是一個資料採礦引擎可以用來整合到你的產品中。       Weka

由Java開發的Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一個知名機器學機軟體，其支援幾種經典的資料採礦任務，顯著的資料預先處理，叢集，分類，迴歸，虛擬化，以及功能選擇。其技術基於假設資料是以一種單個檔案或關聯的，在那裡，每個資料點都被許多屬性標註。Weka使用Java的資料庫連結能力可以訪問SQL資料庫，並可以處理一個資料庫的查詢結果。它主要的使用者接品是Explorer，也同樣支援相同功能的命令列，或是一種基於組件的知識流介面。       JHepWork

為科學家，工程師和學生所設計的jHepWork是一個免費的開來源資料分析架構，其主要是用開源庫來建立一個資料分析環境，並提供了豐富的使用者介面，以此來和那些收費的的軟體競爭。它主要是為了科學計算用的二維和三維的製圖，並包含了用Java實現的數學科學庫，隨機數，和其它的資料採礦演算法。jHepWork是基於一個進階的程式設計語言Jython，當然，Java代碼同樣可以用來調用jHepWork的數學和圖形庫。       KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner) 是一個方便使用，智能的，並有豐演的開源的Data Integration，資料處理，資料分析和資料勘探平台。它給了使用者有能力以可視化的方式建立資料流或資料通道，可選擇性地運行一些或全部的分析步驟，並以後面研究結果，模型以及可互動的視圖。KNIME由Java寫成，其基於Eclipse並通過外掛程式的方式來提供更多的功能。通過以外掛程式的檔案，使用者可以為檔案，圖片，和時間序列加入處理模組，並可以整合到其它各種各樣的開源項目中，比如：R語言，Weka，Chemistry Development Kit，和LibSVM。

原文 http://www.junauza.com/2010/11/free-data-mining-software.html

c4.5，weka， xelopes是三個自由軟體