开源数据挖掘工具

开源数据挖掘软件其实有蛮多不错的选择哦，如果你对数据、机器学习这些有兴趣，可以试试几款常见的工具。比如Weka，它是机器学习领域的老牌工具，适合入门的朋友，界面也挺直观的。而R，就是统计领域的大佬了，功能强大，不过需要一定的编程基础。KNIME也不赖，采用了图形化的操作方式，连接节点直观，适合那些不想写太多代码的用户。RapidMiner（前身是YALE）功能也全面，支持从数据到建模的一整套流程，界面简单易上手。Orange更偏向可视化，拖拽式的操作可以让你轻松地构建数据流程。如果你对这些工具有兴趣，可以去看看 UCI Machine Learning Repository 上的数据集，那里有

数据挖掘工具Weka是一款开源软件，集成了多种经典算法，为研究人员和数据科学家提供了强大的分析能力。

模块化构造，易于定制 详细的数据挖掘方法库 创新帮助功能，辅助操作 半自动协议，简化流程

SciXMiner 是一个蛮实用的 MATLAB 工具箱，用于多维数据，适合需要进行数据挖掘的场景。它其实是 Gait-CAD 的继任者，功能上更加强大，支持更广泛的数据。对于 MATLAB 用户来说，它了一套完整的工具，能你轻松各种复杂的任务。 你可以利用它在多维数据上做一些深入的挖掘，比如通过操作就能实现复杂的算法应用，效果还不错。其实，这个工具箱用起来也挺直观的，代码的结构也比较简洁，适合需要大数据量的情况。 如果你正在用 MATLAB 进行数据工作，SciXMiner 算是一个不错的选择。它的功能挺全面，不管是数据还是进行多维，都会让你事半功倍。而且，因为是开源的，你可以根据自己的需求

当前库包含通用关联规则挖掘框架（GARMF），支持从事务、空间数据集和时空数据集中挖掘关联规则，并支持增量挖掘。另外还包括规则过滤库（RFL）和规则评估库。此外，还提供了DAP-Shell、GARMF和RFL的GUI界面。

AA DataMiner是一款基于Weka API，专门为知识分析打造的Java库。它提供了一个易于使用的图形工具，用户可在XML数据上运用数据挖掘技术，并以PMML格式输出结果。此外，它还推出了多项创新数据挖掘技术。

在网格计算环境中，提供了基于Globus Toolkit 4、Condor和Triana工作流系统的开源工具和服务，专为数据挖掘而设计。详情请访问DataMiningGrid联盟网站：http://www.datamininggrid.org。

DataMiningGrid-开源提供WSRF兼容的数据挖掘工具和服务，基于Globus Toolkit 4、Condor和Triana工作流系统。该工具和服务专为网格计算环境设计，支持高效的数据挖掘任务。详细信息请访问：http://www.datamininggrid.org。版权所有(c) 2008 DataMiningGrid Consortium。

JDMF是一个采用Java编写的数据挖掘框架，其主要特点包括简单易用、灵活性高以及支持多种算法和输入输出格式，例如XML、CSV、JDBC和Java bean。它能够生成多种输出数据，如XML、纯文本信息和图表。