深度解析开源数据挖掘工具:R、Weka与Tanagra比较

需积分: 9 2 下载量 139 浏览量 更新于2024-09-11 收藏 1.05MB DOCX 举报
本文主要关注的是开源数据挖掘软件的概述,重点介绍了两种流行的平台:Weka和R。首先,R是一个强大的统计分析和图形化工具,其核心由C、C++和Fortran编写的高性能计算模块构成,提供了一种易用的脚本语言——R语言,与贝尔实验室的S语言相似。R支持广泛的分析功能,包括统计检验、预测建模和数据可视化,并且拥有丰富的开源扩展包可通过CRAN获取。 R的主要交互方式是命令行接口,但为了方便非程序员,也提供了图形界面工具如R Commander和Rattle,后者特别适合初学者。另一方面,Tanagra是一款图形界面的数据挖掘软件,采用类似于资源管理器的树状结构,专注于统计分析,提供丰富的检验方法和特征选择功能,尽管在高级可视化方面有所欠缺。 Weka是另一款备受关注的开源工具,由Waikato环境进行知识分析而闻名,其网站地址是http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/。Weka的设计兼顾了高级用户和普通用户的需求,高级用户可以通过Java编程或命令行进行深度定制,而图形化的Weka Knowledge Flow Environment和WekaExplorer则为普通用户提供友好的操作界面。尽管在统计分析方面不如R全面,但Weka在机器学习领域表现出色,其论坛(http://weka.sourceforge.net/wiki/index.php/Related_Projects)列出了许多可供扩展的领域,包括文本挖掘、可视化和网格计算等。 本文为寻找开源数据挖掘解决方案的读者提供了Weka和R这两个工具的详细介绍,强调了它们各自的特点和适用场景,以及在哪里可以找到更多相关的资源和扩展。对于数据挖掘专业人士和爱好者来说,了解并掌握这些工具是提升数据分析能力的重要一步。