knime，谁能给我说说rapidminer 和KNIME的区别就是说KNIME可以做到的而
来源：整理 编辑：智能门户 2024-11-16 19:05:59
1，谁能给我说说rapidminer 和KNIME的区别就是说KNIME可以做到的而
搜一下：谁能给我说说rapidminer 和KNIME的区别，就是说KNIME可以做到的而rapidminer做不到rapidminer 的server版免费，knime的server版收费。
2，WekaRapidMinerKNIME这些开源的数据挖掘工具可以用在Hadoop上
希望对你有帮助!可以的，你上网查一下。像RapidMiner就有hd的版本或工具，收费情况就不太清楚了。具体可以看一下官方网站的介绍哦。可以的，你上网查一下。像rapidminer就有hd的版本或工具，收费情况就不太清楚了。具体可以看一下官方网站的介绍哦。weka，knime不是很清楚。。。RapidMiner 有个大数据扩展 Radoop，可以将数据挖掘流程推送到hadoop集群上运算。最新版的RapidMiner 7.2, radoop也有永久免费版本了，可以去rapidminerchina官网下载使用。
3，KNIME是什么
KNIME是基于Eclipse环境的开源商业智能工具。KNIME开发环境如图一. 从图中可以看出KNIME是通过工作流来控制数据的集成、清洗、转换、过滤，再到统计、数据挖掘，最后是数据的可视化。整个开发都在可视化的环境下进行，通过简单的拖曳和设置就可以完成一个流程的开发。通过KNIME的白皮书得知KNIME的全称是The Konstanz Information Miner。它的设计目的是用于教学、研究以及协同工作的平台。 图一：KNIME开发环境 KNIME架构特点 KNIME被设计成一种模块化的、易于扩展的框架。它的处理单元和数据容器之间没有依赖性，这使得它们更加适应分布式环境及独立开发。另外，对KNIME进行扩展也是比较容易的事情。开发人员可以很轻松地扩展KNIME的各种类型的结点、视图等。 在KNIME中，数据分析流程由一系列结点及连接结点的边组成。待处理的数据或模型在结点之间进行传递。每个结点都有一个或多个输入端和输出端。数据或模型从结点的输入端进入经结点处理后从结点的输出端输出（如图二）。所有在结点之间传递的数据流都被封装成DataTable对象。为了处理大数据量，KNIME允许只保留部分数据在内存中处理，以此来提高处理效率。 图二：结点处理模型 结点是KNIME中主要的处理单元。Node类封装了所有的处理功能，如果要开发用户自定义的结点，就要实现一个NodeModel类、一个或多个NodeView类。当然，如果定自义结点没有对话框和视图，也可以不用实现NodeModel和NodeView类。结点的扩展是基于MVC设计模式的。此外，每个结点的输入端口和输出端口都是有编号的，如果有多个端口，这些端口的索引都是从0开始。 图三：KNIME结点结构 KNIME提供了大量的结点，这些结点包含不同的功能，包括IO操作、数据处理、数据转换以及数据挖掘、机器学习和可视化组件。其中，IO操作可以从文件系统读写数据；数据处理包括数据行和数据列过滤、分区以及抽样、排序、合并等；数据转换包括缺失值替换、矩阵转换等；数据挖掘算法包括KMEANS、决策树、回归、关联规则等方法。处理完成后，可以通过各种各样的图形将其展示出来，包括散点图、直方图、饼图、折线图等。 前面已经提到KNIME提供了一种易于扩展的架构。如果要开发新的结点，要扩展三个抽象类： NodeModel: 这个类是扩展结点最主要的一个类，所有关键的处理工作都在这个类中完成。继承这个抽象类要实现三个方法：configure(), execute()和reset()。第一个方法用于接收输入端口进来的信息并创建相应的输出端的定义。第二个方法用于处理输入数据并创建用于输出的数据表或模型。最后一个方法用于重置所有操作并丢弃所有中间结果。 NodeDialog: 这个类用于指定结点的对话框。每个结点都有一个对话框用于设置结点处理功能的所有参数。 NodeView: 这个类可以重写多次用于实现不同类型的视图，用于对应不同的模型。 在所有的类被重写以后还需要实现一个NodeFactory用于创建新的实例。 以上就是关于商业智能工具KNIME的一些信息。在看完KNIME的白皮书后我也去用了一下KNIME，的确是很好上手。很快就可以设计出一个完整的处理流程。大家不妨也去试试，一定会很有意思的。如果可以多了解一些类似的工具或框架，那么在制定项目的技术路线的时候会有更多的选择。记得采纳啊
4，大数据挖掘通常用哪些软件
1.RapidMiner只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢?首先，RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是，它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。2.R-ProgrammingR语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。R，R-programming的简称，统称R。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。3.WEKAWEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。4.Orange对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。5.NLTK著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。6.KNIMEKNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。互联网的迅速发展推动信息社会进入到大数据时代，大数据催生了人工智能，也加速推动了互联网的演进。再对大数据的应用中，有很多工具大大提高了工作效率，本篇文章将从大数据可视化工具和大数据分析工具分别阐述。大数据分析工具：RapidMiner在世界范围内，RapidMiner是比较领先的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。HPCC某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。Pentaho BIPentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。大数据可视化工具：Excel2016Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。SPSS 22SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。Modest MapsModest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。RawRaw局域非常流行的D3.js库开发，支持很多图表类型，例如泡泡图、映射图、环图等。它可以使数据集在途、复制、粘贴、拖曳、删除于一体，并且允许我们定制化试图和层次。R语言R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。
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